Detta papper presenterar en ny metod för att hantera den utmanande uppgiften att generera fotografiska bilder som är beroende av semantiska bildbeskrivningar. Vår metod introducerar åtföljande hierarkisk-nested kontrariska mål inne i nätverket hierarkier, som legalisera mellannivå representationer och hjälpa generator utbildning för att fånga den komplexa bildstatistik. Vi presenterar en extensil enströmsgeneratorarkitektur för att bättre anpassa de gemensamma diskriminatorerna och push-genererade bilder upp till höga upplösningar. Vi antar en multi-purpose adversarial förlust för att uppmuntra effektivare bild- och textinformation användning för att förbättra den semantiska konsistensen och bildfidelitet samtidigt. Dessutom introducerar vi en ny visuell-semantisk likhetsåtgärd för att utvärdera den semantiska konsistensen hos genererade bilder. Med omfattande experimentell validering på tre offentliga dataset förbättrar vår metod avsevärt tidigare konst på alla dataset över olika utvärderingsmått.
Zhang m.fl. REF (HDGAN) antog en multi-adversariell förlust för att förbättra syntesen genom att utnyttja effektivare bild- och textinformation på flerskaliga lager.
Photographic Text-to-Image Synthesis with a Hierarchically-Nested Adversarial Network
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}