Für die Synthetisierung wird <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">lineGen</hi> (Davis et al. 2020) eingesetzt, ein kürzlich vorgeschlagenes GAN-Netzwerk, welches auf ganzen Textzeilen arbeitet und drei Zielfunktionen integriert: den <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Adversarial Loss</hi> (Unterscheidung zwischen echten und synthetischen Bildern), den <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Perceptual Loss </hi>(visuelle Qualität der generierten Bilder) und den <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">CTC Loss</hi> (Qualität der automatischen Transkription). Das trainierte lineGen-System erlaubt es, einen beliebigen Text mit dem gelernten Stil zu synthetisieren, d. h. aus dem Text ein Textzeilenbild zu generieren. Abbildung 2 zeigt Beispiele von generierten Textzeilenbildern, wenn lineGen auf rund 17’000 Textzeilenbildern unterschiedlich lange und unter Verwendung der Standard-Hyperparameter mit verschiedenen Schreibstilen trainiert wird und im Anschluss ein englischer Text synthetisiert wird. Das GAN konvergiert auf einen Schreibstil, der ähnlich leserlich ist wie echte Beispiele aus den Trainingsdaten.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" target="ftn4" />