代码链接:https://github.com/zsdonghao/text-to-image 本篇文章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 从文本中自动合成真实图像将是有趣和有用的,但目前的人工智能系统离这一目标还很远。然而,近年来,人们发展了通用的、功能强大的递归神经网络结构来学习区分性文本特征表示。与此同...
GigaGAN: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis Large-scale GAN for Text-to-Image Synthesis paper difficulty:4 pre-work: abstract 在最近的DALLE出现之后,相较于diffusion model和AR模型,GANs已经不被大家青睐,作者想证明一下大规模gan模型在大数据集上的表现依然可行(make GAN great again)。并给出...
参考:文本生成图像!GAN生成对抗网络相关论文大汇总 (只看了摘要) 1. A Survey and Taxonomy of Adversarial Neural Networks for Text-to-Image Synthesis 介绍了关于GAN生成对抗网络的相关Text-to-Image论
通过推测语义布局,层级形式文本到图像的合成《Inferring Semantic Layout for Hierarchical Text-to-image Synthesis》一、从文本来推断语义布 图像处理 perceptual loss 图1. 给定一个文本描述,构成一个语义结构,(box+mask),由前面的两个大条件,合成图片。与Reed的思路很像,但解决方案不同。 一、从文本来推断语义布...
Deep Learning, Generative Adversarial Network, Image Synthesis, Computer Vision 三、GAN-CLS和GAN-INT的局限性 GAN-CLS和GAN-INT 论文精读与理解 Reed等人仅成功生成了基于文本描述的合理的64×64图像,通常缺乏细节和生动的对象部分,此外,他们无法合成更高分辨率(例如128×128)的图像,而不提供额外的对象注释。GANs...
[1] S. Hong, D. Yang, J. Choi, and H. Lee. Inferring semanticlayout for hierarchical text-to-image synthesis. CVPR, 2018. Thoughts 这篇文章相当于在AttnGAN的generator之前加了一层layout的生成。后面感觉又两个方向可以攻克,一个是生成更好的layout,一个是在有layout之上生成更逼真的图片(后者作者已...
Text to image论文精读DF-GAN:A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis一种简单有效的文本生成图像基准模型 简介:DF-GAN是南京邮电大学、苏黎世联邦理工学院、武汉大学等学者共同研究开发的一款简单且有效的文本生成图像模型。该论文已被CVPR 2022 Oral录用,文章最初发表于2020年8月,最后v3版本...
介绍了关于GAN生成对抗网络的相关Text-to-Image论文,将其分类为Semantic Enhancement GANs, Resolution Enhancement GANs, Diversity Enhancement GANs, Motion Enhancement GANs四类,介绍了代表性model,如下图所示。 2.Adversarial Learning of Semantic Relevance in Text to Image Synthesis ...
Text-to-Image Synthesis refers to the process of automatic generation of a photo-realistic image starting from a given text and is revolutionizing many real-world applications. In order to perform such process it is necessary to exploit datasets containing captioned images, meaning that each image ...
Generative Adversarial Text to Image Synthesis ICML 2016 摘要:本文将文本和图像练习起来,根据文本生成图像,结合 CNN 和 GAN 来有效的进行无监督学习。 Attribute Representation: 是一个非常具有意思的方向。由图像到文本,可以看做是一个识别问题;从文本到图像,则不是那么简单。