Blagoj Mitrevski† • Arina Rak† • Julian Schnitzler† • Chengkun Li† • Andrii Maksai‡ • Jesse Berent • Claudiu Musat
† 공동 제1저자 | ‡ 교신저자
2024년 10월 : Hugging Face 에 Small-p 출시!
2024년 10월 : 이제 우리 작업이 Google 연구 블로그 에 소개됩니다!
2024년 2월 : Hugging Face의 InkSight 데모가 출시되었습니다!
Gradio Playground를 로컬로 설정하고 실행하려면 다음 단계를 따르세요.
# Huggingface spacegit clone https://huggingface.co/spaces/Derendering/Model-Output-Playground# 종속성cd Model-Output-Playground 설치 pip 설치 -r 요구사항.txt
그런 다음 다음 명령을 실행하여 플레이그라운드와 상호작용할 수 있습니다.
# Gradio Playgroundpython app.py를 실행합니다.
주의 사항: 버전 2.15.0과 2.17.0 사이에서 TensorFlow 및 tensorflow-text를 사용하세요. 2.17.0 이후 버전에서는 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다. 현재 이러한 문제를 조사하고 있습니다.
InkSight 공개 버전 모델에 대한 공개 리소스를 제공합니다. 귀하의 필요에 가장 적합한 옵션을 선택하십시오:
CPU/GPU 추론을 위한 공개 버전 모델(494MB)
CPU/GPU 추론을 위한 포옹 얼굴 모델: InkSight Small-p.
TPU 추론을 위한 공개 버전 모델(494MB)
종이에 대한 보충 자료. 이는 아래 링크된 Colab 예시에서 사용되며 이 콘텐츠를 자동으로 다운로드합니다.
여러 샘플에 대한 모델 추론 결과를 보여주는 Colab 노트북 형태의 예제 코드와 추론을 실행하는 예제 코드입니다.
Huggingface 데모의 모델 출력 샘플입니다.
이 저장소의 코드는 Apache 2 라이센스에 따라 릴리스됩니다.
참고: 이 제품은 공식적으로 지원되는 Google 제품이 아닙니다.
귀하의 연구 및 응용에 우리 작업이 유용하다고 생각되면 다음 BibTeX를 사용하여 인용해 주십시오.
@article{mitrevski2024inksight, title={InkSight: 읽기 및 쓰기 학습을 통한 오프라인에서 온라인 필기 변환}, 저자={Mitrevski, Blagoj 및 Rak, Arina 및 Schnitzler, Julian 및 Li, Chengkun 및 Maksai, Andrii 및 Berent, Jesse 및 Musat, Claudiu}, 저널={arXiv preprint arXiv:2402.05804}, 연도={2024}} 
