Gradio

📖 사용법

모델 선택 → 스타일 이미지 업로드(따라 할 손글씨 한 줄, 크기는 알아서 맞춥니다)
스타일 전사 — Eruku 는 선택(넣으면 정확도↑). InkSpire 는 넣어야 필체를 따라 합니다(전사로 글자 대응표를 만듭니다) — 비우면 글자는 정확하지만 정형 글씨가 됩니다
생성할 텍스트 → 생성. 예제 앞 3개는 실제 사람 손글씨 스캔, 나머지는 폰트 렌더입니다.

📊 비교 (ref 전사를 줄 때, PP-OCRv6 CER↓ / HWD↓, InkSpire = CFG 2.0)

평가	Eruku	InkSpire
한글 폰트 held-out 16종 (n=300)	0.010 / 1.12	0.0045 / 1.02
실손글씨 문장 교차 생성 (n=20)	0.014 / 1.51	0.069 / 1.63
실손글씨 서식 칸 (n=286)	0.711 (백지 7) / 1.83	0.180 / 1.37

Eruku: 한글 적응 VAE(HERIUN/emuru_vae_korean)와 짝. 여백 있는 스캔은 «여백 자동 제거» 를 반드시 켜세요 (실측 CER 0.119 켬 vs 1.571 끔). 짧은 문장이 가장 어렵고, 잉크를 선명한 검정으로 스냅합니다.
InkSpire: FLUX.3-Image-Klein-Base(FLUX Kommunity License, 비상업) + LoRA. CFG 2.0 권장 — 1.0 으로 내리면 필체는 더 닮지만 오타가 3배 이상 늘어납니다. 틀린 글자는 시드마다 다른 곳에서 나므로 이상하면 seed 를 바꿔 보세요. 흐린 연필 ref 는 출력도 흐리고, ref 에 남은 표 선·밑줄도 따라 그립니다.
생성 이미지는 AI 가 만든 것입니다.

인용 (base models)

@inproceedings{zaccagnino2026eruku,
  title={Autoregressive Styled Text Image Generation, but Make it Reliable},
  author={Zaccagnino, Carmine and Quattrini, Fabio and Pippi, Vittorio and Cascianelli, Silvia and Tonioni, Alessio and Cucchiara, Rita},
  booktitle={WACV}, year={2026}
}
@inproceedings{wang2026inkspire,
  title={Learning to Generate Stylized Handwritten Text via a Unified Representation of Style, Content, and Noise},
  author={Wang et al.}, booktitle={ICLR}, year={2026}
}