CPGAN：全谱内容解析生成对抗网络用于文本到图像合成

Dec, 2019

CPGAN：全谱内容解析生成对抗网络用于文本到图像合成

CPGAN: Full-Spectrum Content-Parsing Generative Adversarial Networks for Text-to-Image Synthesis

Jiadong Liang, Wenjie Pei, Feng Lu

TL;DR通过解析输入文本和合成图像的内容，构建一个内存结构并设计条件鉴别器，建立文本与图像在语义级别的一致性，从而提高文本到图像的生成性能。

Abstract

Typical methods for text-to-image synthesis seek to design effective generative architecture to model the text-to-image mapping directly. It is fairly arduous due to the cross-modality translation. In this paper we circumvent this problem by focusing on parsing the content of both the

text-to-image synthesis semantic consistency memory structure object-aware conditional discriminator

发现论文，激发创造

使用感知损失的对抗网络进行文字到图像的合成

本文提出一种改进的基于 GAN 的文本图像生成方法，通过优化感知损失函数，可以生成更具感染力、质量更高的鸟和花卉的合成图像。

Aug, 2017

生成对抗文本到图像的合成

利用递归神经网络和深度卷积生成对抗网络构建了新的深度架构和 GAN 公式，将字符转换为像素，有效地将文本和图像建模相结合，从而实现了从详细文本描述中生成花和鸟的逼真图像的能力。

May, 2016

为了正确的收益选择恰当的损失函数：使用分布敏感的损失函数改善深度文本到图像生成的语义一致性

使用对比学习方法和两个损失函数（fake-to-fake 和 fake-to-real）来提高文本到图像合成任务中生成图像的语义一致性和精细细节，实验结果在 CUB 数据集上的 AttnGAN 模型和 COCO 数据集上的 Lafite 模型上优于现有方法。

Dec, 2023

采用对比学习改进文本生成图像技术

本篇论文提出一种基于对比学习方法的文本到图像合成框架，旨在提升合成图像的质量和语义一致性，通过对 pretraining 和 GAN training 阶段进行改进，该方法在两个流行数据集上的实验结果表明，相对于 AttnGAN 和 DM-GAN，能够显著提高合成图像的质量。

Jul, 2021

用户指定内容的条件图像生成与操作

提出了一种单一的文本到图像生成和操纵的流程，其中在我们的流程的第一部分，介绍了 TextStyleGAN 这个在文本上进行训练的模型；第二部分使用预训练的 TextStyleGAN 权重进行语义面部图像操纵，并通过在潜空间中找到语义方向来完成。我们展示了该方法可以用于广泛的面部图像属性操纵，并介绍了 CelebTD-HQ 数据集作为 CelebA-HQ 的扩展，其中包含了人脸及相应的文本描述。

May, 2020

语义绘图工程用于文本到图像的生成

通过生成对抗网络（GAN）或变压器模型进行文本到图像生成。提出了一种方法，利用人工智能模型进行主题创造，并对实际绘画过程进行分类建模。通过将所有视觉元素转化为可量化的数据结构来创建图像，并与现有的图像生成算法进行语义准确性、图像可复现性和计算效率方面的有效性评估。

Dec, 2023

对抗性文本到图像合成：综述

该论文综述了生成对抗网络在文本到图像合成方面的发展以及面临的挑战，提出了一些研究方向，包括评估指标、数据集和模型架构设计等方面的改进。

Jan, 2021

文本到图像合成中的语义关联对抗学习

本研究提出了一种新的方法，改进了生成对抗网络（GANs）训练的能力，可以根据文本输入合成多样的图像，这种方法基于条件版本的 GANs，扩展了前人利用判别器中的辅助任务，通过负样本采样来构造积极和消极的训练样例，通过牛津 102 花卉数据集的实验结果表明，生成的图像更具多样性，特别是当负样本逐渐靠近语义空间中的积极样本时。

Dec, 2018

循环一致性反向生成对抗网络用于文本到图像合成

本文提出了一种新颖的循环一致性逆向生成对抗网络 (CI-GAN) 框架，用于文本到图像生成和文本引导下的图像操作任务，在该框架中，我们采用循环一致性训练来学习更加稳健一致的潜变量，并通过学习文本表示与潜变量之间的相似度模型，在文本引导的优化模块中生成具有所需语义属性的图像，实验证明该框架具有良好的性能。

Aug, 2021

文本自适应生成对抗网络：用自然语言编辑图片

本文提出一种文本适应的生成对抗网络 (TAGAN)，用以保留不相关的图片内容，并根据自然语言描述进行图像属性的语义修改。该网络通过创建词级本地判别器，按照输入的文本进行细粒度属性的独立分类，实现只修改特定区域的图像。经实验验证，该方法在 CUB 和 Oxford-102 数据集上比现有方法表现更好。

Oct, 2018