Deep Learning, Generative Adversarial Network, Image Synthesis, Computer Vision 三、相关工作 本研究方向是多模态机器学习一个子集。 模态:每一种信息的来源或者形式,都可以称为一种模态。 例如,人有触觉,听觉,视觉嗅觉;信息的媒介,有语音、视频、文字等;多种多样的传感器,如雷达、红外、加速度计等。以上的每一...
Paper:Photographic Text-to-Image Synthesis with a Hierarchically-nested Adversarial Network Introduction 更多级的端到端生成对抗网络,生成512x512分辨率(StackGAN论文两级要分开训练) 增加损失,使图像和文本描述更匹配 提出一个新的评估匹配度的方法 G是CNN:X1 , ..., Xs = G(t, z),只不过刚好每个X都要在...
Paper:[1801.05091] Inferring Semantic Layout for Hierarchical Text-to-Image Synthesis内容来自: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》 Introduction 论文对于text-to-image synthesis这件事,提出了一个新的方法:通过推断语义布局分层实现text-...
26.Text-to-Image Synthesis Based on Machine Generated Captions 先从图片生成文本,在用到text-to-image 的训练。数据集:LSUN-bedroom 27.Text-to-image synthesis method evaluation based on visual patterns 提出新的评估metrics,应该是向量距离差不多的东西。 28.TIME Text and Image Mutual-Translation Adversar...
3."Scaling Up GANs for Text-to-Image Synthesis: A Review"(扩大 GANs 在文本到图像合成中的应用:综述) 4."Text-to-Image Synthesis with Enhanced GANs: A Case Study"(使用增强的 GANs 进行文本到图像的合成:案例研究) 5."Improving Text-to-Image Synthesis with Enhanced GANs: A Methodological Perspec...
【摘要】 基于GAN的文本生成图像,最早在2016年由Reed等人提出,最开始是Conditional GANs的扩展,仅在受限的数据集取得成果,小图像分辨率64*64。本系列是根据2021年的一篇论文《Adversarial Text-to-Image Synthesis: A Review》理解所写,主要在于总结和归纳基于GAN的“文本生成图像”(text to image)方向的研究情况 ...
9、MIGC: Multi-Instance Generation Controller for Text-to-Image Synthesis 提出一个多实例生成(MIG)任务,同时在一张图像中生成具有多样控制的多个实例。给定一组预定义的坐标及其相应的描述,该任务是确保生成的实例准确位于指定的位置,并且所有实例的属性都与其相应的描述相符。这扩展了当前单实例生成研究的范围,将...
Cross-modal attentionGenerative Adversarial NetworksWith the development of generative models, image synthesis conditioned on the specific variable becomes an important research theme gradually. This paper presents a novel spectral normalization based Hybrid Attentional Generative Adversarial Networks (HAGAN) for...
[2]Zhang H, Xu T, Li H, et al. Stackgan: Text to photo-realistic image synthesis with stacked generative adversarial networks[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2017: 5907-5915. [3]Zhang H, Xu T, Li H, et al. Stackgan++: Realistic image synthesis...
Grounded Text-to-Image Synthesis with Attention Refocusing O网页链接ChatPaper综述:本文讨论在大规模文本-图像对数据集上训练的扩展性扩散模型驱动下,文本-图像合成方法已经展示出了强大的结果,但当文本提示中涉及多个对象、属性和空间组合时,这些模型仍然无法精确地遵循文本提示。作者在本文中发现这个问题的潜在原因...