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#71
summarized by : Keisuke Kamahori
どんな論文か？
手書き文章を生成する際に、文字情報、個々の文字のスタイル、文章全体のスタイルを分けて学習する手法の提案。また、手書き文字の新たなデータセット BRUSH の提案。
新規性
書き手ごとの個々の文字のスタイルと文章全体のスタイルを分けたこと。
データセット中に存在しない文字に対しても学習が可能であること。
結果
既存の SOTA 手法よりも人間から高い評価を得た。書き手の識別タスクでも高い性能を示した。
その他（なぜ通ったか？等）
https://dsd.cs.brown.edu/
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