# InkSight, 필기체를 디지털 잉크로 변환하는 프로젝트 (feat. Google Research) **URL:** \ **Category:** 읽을거리&정보공유\ **Tags:** handwriting-conversion, google-research, inksight\ **Created:** [3월 28, 2025, 11:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/inksight-feat-google-research/6654 "2025-03-28T11:30:06Z")\ **Posts on this page:** 1\ **Page:** 1
**Author:** ![9bow](https://discuss.pytorch.kr/user_avatar/discuss.pytorch.kr/9bow/32/16301_2.png) [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **Post date:** [3월 28, 2025, 11:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/inksight-feat-google-research/6654/1 "2025-03-28T11:30:06Z")
![InkSight, 필기체를 디지털 잉크로 변환하는 프로젝트 (feat. Google Research)](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/d/dee5910107e5edbdc22eac4cf9129088cecac4fc.png) ## InkSight 소개 디지털 노트는 내구성, 편집 가능성, 검색 용이성 등 여러 이점을 제공합니다. 그러나 많은 사람들이 여전히 전통적인 펜과 종이를 선호합니다. Google Research에서는 이러한 간극을 해소하기 위해 InkSight를 개발 및 공개했습니다. ![InkSight 동작 예시](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/a/a800613e89d4a4960267b53b48ea0bd91957297d.gif) InkSight는 필기된 노트의 사진을 디지털 잉크로 변환하는 시스템으로, Vision Transformer(ViT)와 mT5 인코더-디코더 아키텍처를 활용하여 필기된 텍스트의 사진을 디지털 잉크로 변환합니다. 이를 통해 사용자는 필기 노트를 검색 가능하고 편집 가능한 디지털 형식으로 바꿀 수 있습니다. 또한, 특별한 장비 없이도 다양한 필기 스타일과 배경을 처리할 수 있어, 전통적인 필기 노트를 디지털화하려는 분들에게 큰 도움이 될 것입니다. ![InkSight 구조 및 동작 방식](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/6/61a7273ce97ad1911b7ccbd373e0404df9f73173.gif) 기존의 필기 인식 기술은 주로 광학 문자 인식(OCR)에 의존하여 픽셀 기반의 텍스트 변환을 수행했습니다. 반면, InkSight는 ‘읽기’와 ‘쓰기’의 두 가지 학습을 결합하여, 필기체를 디지털 잉크로 변환하는 데 초점을 맞춥니다. 이를 통해 다양한 조명 조건, 복잡한 배경 등에서도 높은 정확도를 유지합니다. ## InkSight의 주요 특징 - **다양한 입력 처리** : 다양한 필기 스타일과 배경을 처리할 수 있어, 현실 세계의 다양한 시나리오에 적용 가능합니다. - **고해상도 이미지 처리** : 고해상도 입력 이미지를 효과적으로 처리하여, 전체 페이지의 필기 노트도 디지털화할 수 있습니다. - **멀티태스킹 학습** : 읽기와 쓰기의 결합된 학습을 통해, 모델은 필기체를 더 정확하게 인식하고 변환할 수 있습니다. ## 라이선스 InkSight 프로젝트는 [Apache-2.0 라이선스](https://github.com/google-research/inksight/blob/main/LICENSE)로 공개 및 배포되고 있습니다. ## :github: InkSight GitHub 저장소 > **[GitHub - google-research/inksight](https://github.com/google-research/inksight)** > > Contribute to google-research/inksight development by creating an account on GitHub. ## 📜 Google Research 블로그 > **[A return to hand-written notes by learning to read & write](https://research.google/blog/a-return-to-hand-written-notes-by-learning-to-read-write/)** ## 🤗 InkSight 사용 데모 > **[Model Output Playground - a Hugging Face Space by Derendering](https://huggingface.co/spaces/Derendering/Model-Output-Playground)** > > This application converts handwritten images into text and video outputs using different models. Users select a dataset and model variant, and the app randomly picks a sample to display its OCR rec... ## InkSight 예시 코드 (Google Colab) > **[Google Colab](https://colab.research.google.com/github/google-research/inksight/blob/main/colab.ipynb)** * * * _이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다._ 🤗 [:pytorch:파이토치 한국 사용자 모임🇰🇷](https://pytorch.kr/)이 정리한 이 글이 유용하셨나요? [회원으로 가입](https://discuss.pytorch.kr/signup)하시면 주요 글들을 이메일💌로 보내드립니다! (기본은 Weekly지만 [Daily로 변경도 가능](https://discuss.pytorch.kr/my/preferences/emails)합니다.) 🎁 아래↘쪽에 좋아요👍를 눌러주시면 새로운 소식들을 정리하고 공유하는데 힘이 됩니다~ 🤩