Aug, 2023

特征感知条件生成对抗网络用于类别文本生成

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TL;DR提出了一种用于可控的分类文本生成的新型生成对抗网络（GAN）框架，FA-GAN，通过改进文本 GAN 的离散性、训练不稳定性、模式坍缩、缺乏多样性和可控性等问题来生成具有指定类别的句子。实验证明，FA-GAN 在文本分类的六个数据集上的性能始终优于其他 10 种最先进的文本生成方法。案例研究表明，FA-GAN 生成的合成句子能够匹配所需类别，并且具有良好的可读性、流畅性和文本真实性。
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发现论文，激发创造
  • CatGAN：基于分类感知的逐层进化学习的生成对抗网络用于类别文本生成

    本文提出了一种基于类别感知的 GAN 模型，通过分类感知模型和分层进化算法，实现高质量分类文本的生成，同时解决了传统 GAN 模型难以训练，样本崩塌等问题，并在实验中表现优于现有大多数同类模型。

    Nov, 2019

  • 对抗特征匹配的文本生成

    该研究提出了一种通过敌对训练生成逼真文本的框架，采用了 LSTM 作为生成器，卷积网络作为判别器，并使用核距离度量匹配真实和合成句子的高维潜在特征分布，从而缓解了模式崩溃问题，并在定量评估方面表现出优越性，证明了该模型可以生成逼真的句子。

    Jun, 2017

  • 可控生成对抗网络

    本文提出了一种新型的 GAN 结构 ControlGAN，通过将特征分类器与鉴别器分离，设计了一个可以控制样本特定详细特征的生成器，并使用多个图像数据集进行了评估，展示了 ControlGAN 在生成具有良好控制特性的改进样本方面的潜力。此外，我们证明了 ControlGAN 可以为插值和外推输入标签生成中间特征和相反特征，这表明 ControlGAN 可以显着增加生成样本的多样性。

    Aug, 2017

  • 快速收敛用于图像合成的条件生成对抗网络

    在真 / 假分类器基础上，通过增加高级辅助分类器，引入一个额外的 “假” 类来避免混淆生成和真实数据，从而实现快速收敛条件下的图像合成

    May, 2018

  • 通过条件 GAN 实现多样化和自然化的图像描述

    该研究旨在通过使用基于条件生成对抗网络（CGAN）的新框架来提高图像字幕生成的自然性和多样性，其中一个生成器可以根据图像生成描述，并使用一个评估器来评估描述与视觉内容的匹配程度。

    Mar, 2017

  • 针对生成式零样本学习的特征混淆缓解

    本文提出了一种新的特征生成网络 AFC-GAN，用于解决基于 GAN 的零样本学习中存在的特征混淆问题，通过提出边界损失和特征混淆得分指标 FCS 等方法可以显著提高模型的性能。

    Sep, 2019

  • F2GAN: 融合与填充 GAN 用于少样本图像生成

    本文提出了一种融合填充生成对抗网络（F2GAN）来解决少样本图像生成问题，该方法通过图像融合和填充细节，并通过鉴别器中的多模式寻求损失以及插值回归损失来保证生成图像的多样性。实验结果表明，该方法在 5 个数据集上的表现优异。

    Aug, 2020

  • 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

  • 自然语言的对抗生成

    本文探讨了使用 GAN 自学习等机制解决自然语言生成中离散输出空间问题；通过实验表明，提出的模型在中文古诗生成数据集上取得了最新的高分，可以生成自由语序和概率性上下文无关语法。此外还介绍了一个条件模型，可根据句子特征生成序列。

    May, 2017

  • 使用生成对抗网络生成无监督文本嵌入空间以进行文本合成

    本文提出了一种名为 TESGAN 的框架，使用连续文本嵌入空间而非离散标记以解决梯度反向传播的问题，通过无监督学习来克服数据记忆问题，从而能够合成具有潜力的新句子。

    Jun, 2023