Automatisk syntes av realistiska bilder från text skulle vara intressant och användbart, men nuvarande AI-system är fortfarande långt ifrån detta mål. Under de senaste åren har dock generiska och kraftfulla återkommande neurala nätverksarkitekturer utvecklats för att lära sig diskriminativa textfunktionsrepresentationer. Samtidigt har djupa konvolutionella generativa kontrariska nätverk (GANS) börjat generera mycket övertygande bilder av specifika kategorier, såsom ansikten, skivomslag och rumsinteriörer. I detta arbete utvecklar vi en ny djup arkitektur och GAN-formulering för att effektivt överbrygga dessa framsteg inom text- och bildmodellering, översätta visuella begrepp från tecken till pixlar. Vi visar vår modells förmåga att generera trovärdiga bilder av fåglar och blommor från detaljerade textbeskrivningar.
Med CGAN genererade REF rimliga bilder för fåglar och blommor baserat på textbeskrivningar.
Generative Adversarial Text to Image Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}