1–2 个样字
观察风格倾向，适合演示，不承诺全字符稳定。
PERSONAL INK
既能认出写了什么，
也能控制最后长什么样
识别、美字和个人笔迹是不同链路。美字优化轨迹质量，个人笔迹学习书写风格，叠写处理同一区域多次输入，图片转轨迹为离线图像建立后续识别入口。
美字
保留书写意图，减少抖动和毛刺
轨迹美化可组合重采样、平滑、笔锋、轮廓和风格参数。它不应该把所有人的字强制变成同一种字体，也不依赖把受版权限制的字体当作模型能力。
原始科
还原程度 70%增强科
个人笔迹
少量体验与稳定风格采集分级提供
一到两个字可以快速展示风格倾向，但不能代表完整个人字体。正式生成质量取决于样本覆盖、字符分割、坐标归一化、目标矩形、字号、字间距和行间距。
至少 15 个结构字
覆盖左右、上下、包围和独体等不同结构。
还原程度可调
在个人特征、规整程度与可读性之间调整。
字号与间距
按目标矩形、行列和书写方向生成。
叠写
同一块区域连续写多个字符
叠写依赖时间顺序、停顿和字符边界，适合小屏或固定输入区。它不能直接复用普通多行识别，需要专项时序切分和候选重排。
输入同一区域内连续分笔及时间戳
切分按时序、停顿和形状推断字符边界
输出字符序列、候选和切分范围
纠错结合语言词典重排，不替换识别模型
图片转轨迹
相册和拍照只是入口，后面仍需分笔重建
图片先经过方向校正、去噪、区域分割和骨架化，再重建轨迹点和可能的笔顺，最后才能送入依赖在线轨迹的专项模型。
- 01选择图片或拍照保留方向和原始分辨率
- 02校正与分割去背景、裁切内容区域
- 03骨架与分笔生成轨迹点和候选笔顺
- 04模型与渲染进入对应识别模型并展示结果
从真实笔迹开始
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