【摘 要】
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针对文本生成图像的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)的文本生成图像算法。为了得到更多的图像细节,该算法利用带有注意力机制的标题匹配模型从先验知识中选择和充实兼容的候选标题。然后,使用自注意机制来提取候选标题的特征,利用多标题注意力生成对抗网络从这些特征生成图像。最后,使用公共数据集Caltech-UCSD Birds来验证本
【机 构】
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安徽电子信息职业技术学院信息与智能工程系
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2020141),安徽省质量工程项目(2020jyxm0125),安徽省质量工程项目(2020jyxm0121)。
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针对文本生成图像的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)的文本生成图像算法。为了得到更多的图像细节,该算法利用带有注意力机制的标题匹配模型从先验知识中选择和充实兼容的候选标题。然后,使用自注意机制来提取候选标题的特征,利用多标题注意力生成对抗网络从这些特征生成图像。最后,使用公共数据集Caltech-UCSD Birds来验证本文算法的性能;与其它相关方法相比,本文所提的方法能够生成更高质量的图像。
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