ブラゴジ・ミトレフスキー† •アリーナ・ラック† •ジュリアン・シュニッツラー† •チェンクン・リー† •アンドリー・マクサイ‡ •ジェシー・ベレント•クラウディウ・ムサット
†共同筆頭著者 | ‡連絡著者
2024年10月：ハグフェイスに小pをリリース！
2024 年 10 月: 私たちの研究がGoogle Research Blogで紹介されるようになりました。
2024 年 2 月: Hugging Face の InkSight デモが公開されました。
Gradio Playground をローカルでセットアップして実行するには、次の手順を使用できます。
# ハグフェイスのクローンを作成します spacegit clone https://huggingface.co/spaces/Derendering/Model-Output-Playground# 依存関係をインストールしますcd Model-Output-Playground pip install -r 要件.txt
次に、次のコマンドを実行して、プレイグラウンドと対話できます。
# Gradio Playgroundpython app.py を実行する
注意: TensorFlow と tensorflow-text はバージョン 2.15.0 と 2.17.0 の間で使用してください。 2.17.0 以降のバージョンでは、予期しない動作が発生する可能性があります。現在、これらの問題を調査中です。
InkSightパブリックバージョンモデルのオープンリソースを提供しています。ニーズに最適なオプションを選択してください。
CPU/GPU推論用パブリックバージョンモデル(494MB)
CPU/GPU推論用のハグフェイスモデル: InkSight Small-p.
TPU 推論用のパブリック バージョン モデル (494 MB)
論文の補足資料です。これは、以下にリンクされている colab の例で使用されており、このコンテンツが自動的にダウンロードされます。
いくつかのサンプルでのモデル推論結果と推論を実行するサンプル コードを紹介する Colab ノートブック形式のコード例。
ハグフェイスデモのモデル出力のサンプル。
このリポジトリのコードは、Apache 2 ライセンスに基づいてリリースされています。
注: これは正式にサポートされている Google 製品ではありません。
私たちの研究があなたの研究や応用に役立つと思われる場合は、この BibTeX を使用して引用してください。
@article{mitrevski2024inksight, title={InkSight: 読み書きの学習によるオフラインからオンラインへの手書き変換}、author={Mitrevski、Blagoj と Rak、Arina と Schnitzler、Julian と Li、Chengkun と Maksai、Andrii と Berent、ジェシーとムサト、クローディウ}、ジャーナル={arXiv プレプリント arXiv:2402.05804}、年={2024}} 
