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Inkly is an AI-based handwriting refinement platform that generates improved handwriting from user input while preserving the writer’s personal style. The project explores style-conditioned handwriting generation using diffusion-based generative models, integrated into an end-to-end mobile-to-server system.
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Using Pretrained U-Net, Interpolation during reverse diffusion process
System Module Diagram
본 프로젝트는 디지털 기기 사용의 보편화로 직접 글씨를 쓰는 기회는 줄었지만, 서명이나 경조사 등 본인의 필체가 드러나는 상황의 중요성은 여전히 높다는 점에 주목하였습니다. 그러나 기존의 글씨 교정 서비스나 폰트 생성 방식은 사용자의 고유한 필체 특성을 충분히 반영하지 못하거나, 획일적인 결과를 제공하는 한계가 있었습니다. 따라서 사용자의 원래 글씨체 스타일을 반영하면서도 가독성을 높인 새로운 교정 서체를 생성형 인공지능 모델을 활용하여 생성하고 이를 체계적으로 연습할 수 있도록 돕는 서비스를 기획하게 되었습니다.
본 프로젝트는 딥러닝 Diffusion Model의 Noise Blending 기법을 활용하여 사용자의 필체 스타일을 유지하면서도 기하학적 균형을 갖춘 ‘나만의 폰트’를 생성합니다. 생성된 서체는 단순한 결과물이 아니라, 사용자의 실제 필기 데이터를 반영해 매번 새롭게 생성되는 개인화된 폰트입니다.
이후 사용자는 생성된 글씨를 따라 작성해보며 자신의 글씨가 개선되는 과정을 유사도 레이더 차트로 시각적으로 확인하고, 디지털 연습장에서 반복적인 연습과 실시간 피드백으로 통해 교정 효과를 체감할 수 있습니다. 이러한 분석-생성-연습-피드백으로 이어지는 선순환 구조를 통해 단순한 필기 도구를 넘어선 개인용 AI 글쓰기 동반자를 지향합니다.
