本篇论文介绍一种基于深度递归结构的生成模型，其结合了近期在计算机视觉和机器翻译方面的进展，能够用于生成描述图像的自然语言句子，并经过多种数据集的实验，验证了模型的准确性和语言的流畅性。更重要的是，该模型是通过对图像描述的学习而得，在最近的 COCO 数据集比赛中获得了与 Microsoft Research 团队平分秋色的好成绩，并提供了一个基于 TensorFlow 开源的实现。

Sep, 2016

本研究提出了一种基于文本引导注意力模型的图像字幕生成方法，其能够通过联合图片及相应说明文本的训练数据来实现视觉关注，有效地区分图像中的细小或混淆对象，进而在 MS-COCO 图像字幕生成基准测试中获得最佳性能。

Dec, 2016

本文提出了一个简单的模型，可以根据给定的图片生成相关的句子，它主要侧重于句子的语法，并基于先前训练的卷积神经网络对图像进行编码。该模型使用纯双线性模型训练一个度量来衡量图像表示和用于描述图像的短语之间的关系，并能够基于推断的短语产生给定测试图像的相关描述。这一方法在 Flickr30k 和 Microsoft COCO 等数据集中实现了可比较的结果，同时相对于最先进的模型而言，该方法更加简单。

Feb, 2015

该论文介绍了一种基于注意力机制的模型，通过机器翻译和物体检测实现图像内容的自动描述，通过最大化变分下界确定性训练该模型，并展示了该模型在生成输出序列时能够自动学习聚焦于显著物体。三个基准数据集上的性能表现也证明了该模型的有效性。

Feb, 2015

本文提出了一种融合上下文语境的自动图像描述算法，通过自下而上的计算和语义关注的上下文交互作用，成功在 Microsoft COCO 和 Flickr30K 两个公开基准测试中取得了明显的优于现有算法的结果。

Mar, 2016

本文提出了基于深度递归架构的生成模型，结合计算机视觉和机器翻译的最新进展，将图像描述为自然语言的句子，实验结果表明了模型的准确性和流畅性。

Nov, 2014

提出了一种基于 CNN-LSTM 模型和知识图的算法来解决图像描述中缺少特定信息的问题，该模型通过填充来自于 hashtags 的具体命名实体，使得生成的基于输入图像的模板描述信息更加丰富，实验结果表明该模型在多种评价指标上显著优于单模态基准线。

Apr, 2018

本文提出了一种用于自动生成图像描述的新方法：使用从图像标题数据集中直接学习的视觉探测器、语言模型和多模式相似模型。

Nov, 2014

本文研究使用对话来提高基于文本描述合成逼真图像的模型在 Microsoft COCO 数据集上的生成效果和 Inception Score（评估图像质量的指标）。

Feb, 2018

使用深度神经网络和 GRU 注意机制对图像进行描述生成的研究提出了一种深度神经网络框架，通过多个预训练的卷积神经网络作为编码器从图像中提取特征，并使用 GRU 语言模型作为解码器生成描述性句子。通过将 Bahdanau 注意模型与 GRU 解码器集成，我们的方法提高了性能，并在 MSCOCO 和 Flickr30k 数据集上展示出与最先进方法相比具有优势的分数。我们提出的框架可以弥合计算机视觉和自然语言之间的差距，并可以扩展到特定领域。

Oct, 2023