| 基于单阶段GANs的文本生成图像模型 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：zhoubin333 | |
| 文档大小：671 K | |
| 标签： 文本生成图像 生成对抗网络 注意力机制 | |
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| 文档介绍：针对目前生成以文本为条件的图像通常会遇到生成质量差、训练不稳定的问题，提出了通过单阶段生成对抗网络(GANs)生成高质量图像的模型。具体而言，在GANs的生成器中引入注意力机制生成细粒度的图像，同时通过在判别器中添加局部-全局语言表示，来精准地鉴别生成图像和真实图像；通过生成器和判别器之间的相互博弈，最终生成高质量图像。在基准数据集上的实验结果表明，与具有多阶段框架的最新模型相比，该模型生成的图像更加真实且取得了当前最高的IS值，能够较好地应用于通过文本描述生成图像的场景。 | |
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