基于單階段GANs的文本生成圖像模型
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:zhoubin333
文檔大?。?span>671 K
標(biāo)簽: 文本生成圖像 生成對抗網(wǎng)絡(luò) 注意力機制
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文檔介紹:針對目前生成以文本為條件的圖像通常會遇到生成質(zhì)量差、訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題,提出了通過單階段生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)生成高質(zhì)量圖像的模型。具體而言,在GANs的生成器中引入注意力機制生成細(xì)粒度的圖像,同時通過在判別器中添加局部-全局語言表示,來精準(zhǔn)地鑒別生成圖像和真實圖像;通過生成器和判別器之間的相互博弈,最終生成高質(zhì)量圖像。在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,與具有多階段框架的最新模型相比,該模型生成的圖像更加真實且取得了當(dāng)前最高的IS值,能夠較好地應(yīng)用于通過文本描述生成圖像的場景。
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