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Text to image论文精读 StackGAN:Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked

二、关键词Deep Learning, Generative Adversarial Network, Image Synthesis, Computer Vision三、GAN-CLS和GAN-INT...为了缓解这个问题,作者引入了条件增强技术(Conditioning Augmentation),stackGAN 没有直接将text_embedding 作为条件变量输入,而是产生一个额外的条件变量c(...其损失函数和conditionalGAN相似,其中I_0表示真实图像;t表示文字描述;z表示噪声,从正态分布p_z中取样;φ_t表示 text_embedding,是t通过char-CNN-RNN后生成的...对于D,text_embeddingφ_t首先被压缩为Nd维,同时,图像经过一系列下采样块,直到具有md×md的空间维度。然后,图像滤波器映射沿通道维度与文本张量连接。...模型结构:我们将第二阶段生成器设计为一个具有残差块的编解码网络,与第一阶段一样,首先用text_embedding生成c^。

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    Text to image论文精读CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers

    +Ezi∼q(z∣xi;ϕ)[−log⁡p(xi∣zi;ψ)]⏟reconstruction loss +KL⁡(q(z∣xi;ϕ)∥p(z∣ti;θ))⏟KL between q and (text... conditional) prior ).logp(X,T;θ,ψ)=∑i=1N​logp(ti​;θ)+∑i=1N​logp(xi​∣ti​;θ,ψ)≥−∑i=1N​(NLL loss for text...=1N​logp(xi​∣ti​;θ,ψ)​≥−∑i=1N​(reconstruction loss zi​∼q(z∣xi​;ϕ)E​[−logp(xi​∣zi​;ψ)]​​NLL loss for text...: 学习编码器ϕ 和解码器ψ 最小化重构损失(reconstruction loss); GPT通过学习token化的文本titi​和zizi​序列最小化两个负对数似然损失(NLL loss for text...四、训练过程的维稳 在16位精度下,text-to-image任务预训练会非常不稳定,保持训练的稳定是CogView最具有挑战的部分。

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    Text to image论文精读 StackGAN:Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked

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    TensorFlow函数:tf.image.crop_to_bounding_box

    tf.image.crop_to_bounding_box函数tf.image.crop_to_bounding_box( image, offset_height, offset_width..., target_height, target_width)定义在:tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.请参阅指南:图像操作>裁剪将图像裁剪到指定的边界框....这个操作从image中裁剪一个矩形部分.返回图像的左上角位于image的offset_height, offset_width,右下角处于offset_height + target_height,...offset_height:输入中结果左上角的垂直坐标.offset_width:输入中结果左上角的水平坐标.target_height:结果的高度.target_width:结果的宽度.返回值:如果image..., channels]的三维浮动张量.可能引发的异常:ValueError:如果形状image与offset_*、target_*参数不一致,或者offset_height、offset_width是否定的

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    Text to image论文精读 StackGAN++: Realistic Image Synthesis with Stacked GAN

    这篇文章介绍了StackGAN-v1,其在上篇博客Text to image论文精读:StackGAN中已经进行讲解,本篇博客只对StackGAN-v2的内容进行总结。...二、关键词Text to Image, Generative Adversarial Network, Image Synthesis, Computer Vision三、为什么要提出StackGAN-v2...条件图像生成:将图像及其相应的条件变量(如text embedding)输入到鉴别器中以确定图像和条件变量是否匹配,这引导生成器近似条件图像分布。...4.5 实施细节 模型被设计最终生成256256图像,输入向量(噪声z和text embedding)首先被设置为4464N_g,其中N_g是通道数,通过生成器分别被转化为64644N_g、1281282N_g...相关阅读Text to image(T2I)论文整理 阅读路线和阅读指南我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文,快来和我瓜分大奖!

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