One-DM

一张手写样本，即刻生成任意内容的同款笔迹。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 58 🐛 待处理 46 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 577
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。

项目预览

One-DM 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队dailenson
GitHubhttps://github.com/dailenson/One-DM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,deep-learning,diffusion-models,handwriting-imitator,handwritten-text-generation,image-generation,latent-diffusion,pytorch-implementation
GitHub 星标★ 577
上线时间2024-07-15 00:00:00
代码更新2025-10-15
仓库体积7.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

One-DM 是一个基于扩散模型的手写文本生成工具，对应 ECCV 2024 论文《One-Shot Diffusion Mimicker for Handwritten Text Generation》。它解决的核心问题是：仅凭一张手写样本，就能模仿该笔迹风格生成任意内容的逼真手写文本。项目采用一次性（one-shot）学习机制，结合潜在扩散模型与风格编码器，将手写风格与文本内容解耦，从而在无需大量训练数据的情况下，快速复刻个人笔迹。其核心能力包括风格迁移、内容可控生成、以及高保真度的笔画细节还原。该工具主要面向计算机视觉与文档分析领域，可用于合成训练数据、数字人文研究、个性化字体设计等场景。代码基于 Python 实现，依赖深度学习框架，提供了推理与训练脚本，方便研究者复现与扩展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 577

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 80 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • NVIDIA 显卡
  • conda 环境
  • 手写样本

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    指定 Python 3.8，老代码对高版本不友好。

    conda create -n One-DM python=3.8 -y

  2. 2装依赖

    按清单装，注意框架版本。

    pip install -r requirements.txt

  3. 3下模型权重

    手写识别底座与样式模型都要备好。

  4. 4跑一次生成

    按仓库给的示例参数先跑通。

  5. 5换自己的笔迹

    换参考样本后要重调风格强度。

如何确认成功

给定一份手写样本与一段文字，生成的书写在字形与笔锋上明显接近样本风格

注意事项

  • 它是论文实现，不是开箱可用的字体工具。
  • 需要自己的手写样本做参考。
  • 生成按字符粒度合成，整篇版面要自己排。
  • 显存要求中等，消费级显卡可跑。

核心亮点

  • 一次性学习，仅需单张样本即可模仿笔迹，门槛极低
  • 扩散模型生成质量高，笔画细节和风格还原度好
  • 代码开源且配套论文，便于复现和二次开发

不足之处

  • 训练和推理资源消耗大，对硬件要求较高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 合成手写数据集用于OCR模型训练
  • 个性化手写字体生成与数字艺术创作
  • 文档图像风格迁移与历史手稿修复

替代项目

Handwriting Synthesis (Graves)、CalliGAN、HiGAN

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