[发明专利]文本生成图像的美学优化方法有效
| 申请号： | 201910464250.3 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110176050B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 徐天宇;王智 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06T11/60 | 分类号： | G06T11/60;G06N3/084;G06N3/094;G06N3/0475 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 江耀纯 |
| 地址： | 518055 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种文本生成图像的美学优化方法，选定StackGAN++(堆积生成对抗网络++)作为基础的文字生成图像模型，将美观度评判模型融入到文本生成图像模型的训练阶段，借助评判模型对训练阶段产生的中间结果进行分数评判，利用获得的分数来帮助引导生成模型的训练；利用得到的文字生成图像模型来实现文本生成图像。本发明通过将美观度评判模型融入文本生成图像GAN中，利用评判模型为GAN的训练提供一项新的损失来引导GAN提高其生成图像的美观度，其方案仅仅提高了模型训练时的消耗，但其训练获得的生成模型则与原始模型结构上并无区别，只是参数上发生了变化，因此运行效率并未发生变化，但生成结果则产生了相应的改变，能生成美观度更高的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 生成 图像 美学 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种文本生成图像的美学优化方法，其特征在于，选定StackGAN++即堆积生成对抗网络++作为基础的文字生成图像模型，将美观度评判模型融入到文本生成图像模型的训练阶段，借助评判模型对训练阶段产生的中间结果进行分数评判，利用获得的分数来帮助引导生成模型的训练；利用得到的文字生成图像模型来实现文本生成图像。
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