论文地址:arxiv.org/pdf/1711.1048 0 Abstract 本篇文章,提出了注意力生成对抗网络,它允许对细粒度文本到图像的生成进行注意力驱动和多阶段细化。通过一种新的注意生成网络,AttnGAN可以通过关注自然语言描述中的相关单词,在图像的不同子区域合成细粒度细节。此外,本文还提出了一个深度注意多模态相似性模型来计算细粒度...
代码地址:https://github.com/taoxugit/AttnGAN 本博客是精读这篇论文的报告,包含一些个人理解、知识拓展和总结。 一、摘要 在本文中,我们提出了一种注意力生成对抗网络(AttnGAN),它允许注意力驱动、多阶段细化细粒度文本到图像的生成。通过一种新的注意生成网络,AttnGAN可以通过关注自然语言描述中的相关词语,合成图像...
论文概述 纯属个人理解,梳理自己思路用,仅供参考(可能会有标点错误或语句不通顺 +_+) 本文提出了细粒度的图像生成,通过借助文本描述生成包含充分细节的图像,利用attention-driven、multi-stage refinement、GAN三种方法来生成理想的图片,建立了文本描述到图片细节的attention。构建DAMSM使text-encoder与image-encoder生成的...
AttnGAN论文问答 (一)作用 在AttnGAN之前有stackGAN、stackGAN++、text-to-image等论文,它们的目的都是为了完成“文本-图像”这一难题,在我们领域中,文本与图像的语义不一致的问题一直难以解决,attngan很好的解决了这一问题 (图一) 我们给计算输入一句话“this bird is red with white and... 查看原文 论文阅读1...
论文阅读1《AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networ》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
结构大致与AttnGAN类似,文本被编码成句子特征和单词特征分别代入三个阶段生成器和鉴别器当中生成图像,原理类似的地方不再赘述。创新的地方就是其在初始阶段加入了红框所示的自注意力模块。 2.2.1、自注意力模块 引入自注意力机制,通过对图像特征映射间的自主学习,分配不同的权重信息,使最终得到的特征图包含更多的空间...
论文阅读:SeqAttnGAN 在四月下旬,小李冒个泡。下周就是五一了,时间太快了,然而小李还是没有开学哈哈哈哈。今天依旧是论文阅读。 论文名称:《Sequential Attention GAN for Interactive Image Editing via Dialogue》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.08352...
论文题目:《Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates》 来源:ACL2018 链接: link 一.简介 Subword单元是一种在神经机器… Celine 后悔没早点认识论文工具大盘点! EasyG...发表于留学生论文... 借鉴的论文笔记模板 我的Markdown论文笔记框架 # Title 文章...
4. AttnGAN由两个新组件组成: (1)第一个组成部分是注意力生成网络,其中为生成器开发了一种注意机制,让生成器通过关注与所绘制的子区域最相关的单词来绘制图像的不同子区域(见图1)。更具体地说,除了将自然语言描述编码为一个全局句子向量外,句子中的每个单词也被编码为一个单词向量。生成网络在第一阶段利用全局...