尽管当前的图像生成方法已经达到了令人印象深刻的水平，但是它们仍然无法生成与人们手写体类似的合理而多样的手写单词的图像。在手写时，不同作者之间会观察到很大的变异性，即使在分析由同一个人书写的单词时往往也会出现明显的「非自愿变异」。来自西班牙和德国的研究人员最近提出了一种新颖的方法，该方法能够通过以书法风格特征和文本内容为条件来调节生成过程，从而生成可靠的手写文字图像。他们的生成器遵循三个互补的学习目标：产生逼真的图像，模仿某种笔迹风格，并传达一种特定的文本内容。论文作者们表示，该模型不受任何预定义词汇的约束，能够呈现任何输入单词。