基于单阶段GANs的文本生成图像模型

• 作者: 胡涛 李金龙
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 关键词: 文本生成图像 生成对抗网络 注意力机制
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial Intelligence
• 页码范围: 50-55
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.06.009

摘要

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.