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基于深度学习的文本到图像生成方法综述
文献摘要：
文本到图像生成方法采用自然语言与图像集特征的映射方式,根据自然语言描述生成相应图像,利用语言属性智能地实现视觉图像的通用性表达.基于卷积神经网络的深度学习技术是当前文本到图像生成的主流方法,为系统地了解该领域的研究现状和发展趋势,按照模型构建及技术实现形式的不同,将已有的技术方法分为直接图像法、分层体系结构法、注意力机制法、周期一致性法、自适应非条件模型法及附加监督法共六类.分别对这些方法进行总结归纳和讨论,论述其构建思路、模型特点、优势及局限性,并对主要的评价指标开展分析对比,最后讨论该技术在模型方法、评价方法和技术改进等方面面临的挑战及未来展望.
文献关键词：
文本到图像生成方法;深度学习;卷积神经网络;评价指标
中图分类号：
作者姓名：
王宇昊;何彧;王铸
作者机构：
贵州天衍炬恒科技有限公司,贵阳 550081;北京大学 地球与空间科学学院,北京 100871;贵州师范大学 地理与环境科学学院,贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]王宇昊;何彧;王铸-.基于深度学习的文本到图像生成方法综述)[J].计算机工程与应用,2022(10):50-67
A类：
文本到图像生成方法
B类：
方法综述,自然语言,语言属性,性智,视觉图像,通用性,深度学习技术,前文本,主流方法,实现形式,图像法,体系结构,构法,注意力机制,制法,模型法,监督法,法共,六类,构建思路,模型特点,分析对比,模型方法,方法和技术,技术改进,未来展望
AB值：
0.378333
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