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计算机工程与应用 2024年

作者：高欣宇杜方宋丽娟宁夏大学信息工程学院宁夏“东数西算”人工智能与信息安全重点实验室宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心

随着深度学习的不断发展，人工智能生成内容成为了一个热门话题，特别是扩散模型作为一种新兴的生成模型，在文本图像生成领域取得了显著进展。本文全面描述了扩散模型在文本图像生成任务中的应用，并与生成对抗网络和自回归模型的对比... 详细信息

随着深度学习的不断发展，人工智能生成内容成为了一个热门话题，特别是扩散模型作为一种新兴的生成模型，在文本图像生成领域取得了显著进展。本文全面描述了扩散模型在文本图像生成任务中的应用，并与生成对抗网络和自回归模型的对比分析，揭示了扩散模型的优势和局限性。同时深入探讨了扩散模型在提升图像质量、优化模型效率以及多语言文本图像生成方面的具体方法，通过在CUB、COCO和T2I-CompBench数据集上进行了实验分析，不仅验证了扩散模型零样本生成的能力，还凸显了其根据复杂文本提示生成高质量图像的能力。此外，还介绍了扩散模型在文本图像编辑、3D生成、视频及医学图像生成等领域的应用前景。最后，总结了扩散模型在文本图像生成任务上面临的挑战以及未来的发展趋势，有助于研究者更深入地推进这一领域的研究。

关键词：文本图像生成扩散模型生成对抗网络自回归模型

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自然语言处理模型与文本图像生成技术驱动下的包装设计

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包装工程 2024年

作者：卢世主闵子怡黄秋雨王泓睿广东工业大学

目的针对传统包装设计耗时过长且面临多次修改迭代的问题，探究自然语言处理模型和文本图像生成技术在包装设计环节中的介入模式和衍生效果，寻求包装设计行业与AIGC技术的协同发展新路径。方法以传统包装设计流程为基础，构建了基于A... 详细信息

目的针对传统包装设计耗时过长且面临多次修改迭代的问题，探究自然语言处理模型和文本图像生成技术在包装设计环节中的介入模式和衍生效果，寻求包装设计行业与AIGC技术的协同发展新路径。方法以传统包装设计流程为基础，构建了基于AIGC的包装设计全流程模型，形成可循环动态迭代系统。采用实证研究和比较分析法，从视觉设计、心理属性和社会维度三个维度对两种方案分别进行评估，来验证此模型的可行性和有效性。结果基于包装设计方法要素，运用自然语言处理模型和文本图像生成技术，共同构建了全新的包装设计流程范式，并将其应用于具体的商业实践中，有效缩短了设计周期，为包装的创新表达提供了新的路径。结论在市场竞争日益加剧的情形下，基于AIGC的包装设计模型构建能够在最大程度满足设计目标的同时，高效实现从设计创意到设计落地的转化并进行多次快速的迭代，为商业包装实际应用领域提供了丰富的探索空间。

关键词： AIGC 自然语言处理文本图像生成包装设计模型构建

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生成对抗网络与文本图像生成方法综述

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计算机工程与应用 2023年第19期59卷 21-39页

作者：赖丽娜米瑜周龙龙饶季勇徐天阳宋晓宁江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

随着多传感器的普及,多模态数据获得科研和产业面的持续关注,通过深度学习来处理多源模态信息的技术是核心所在。文本生成图像是多模态技术的方向之一,由于生成对抗网络(GAN)生成图像更具有真实感,使得文本图像生成取得卓越进展。它可... 详细信息

随着多传感器的普及,多模态数据获得科研和产业面的持续关注,通过深度学习来处理多源模态信息的技术是核心所在。文本生成图像是多模态技术的方向之一,由于生成对抗网络(GAN)生成图像更具有真实感,使得文本图像生成取得卓越进展。它可用于图像编辑和着色、风格转换、物体变形、照片增强等多个领域。将基于图像生成功能的GAN网络分为四大类:语义增强GAN、可增长式GAN、多样性增强GAN、清晰度增强GAN,并根据分类法提供的方向将基于功能的文本图像生成模型进行整合比较,厘清脉络;分析了现有的评估指标以及常用的数据集,阐明了对复杂文本的处理等方面的可行性以及未来的发展趋势;系统性地补充了生成对抗网络在文本图像生成方面的分析,将有助于研究者进一步推进这一领域。

关键词：多模态生成对抗网络文本图像生成深度学习

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基于生成对抗网络的文本图像生成模型研究

基于生成对抗网络的文本图像生成模型研究

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作者：廖柳城电子科技大学

学位级别：硕士

文字图像生成是一种跨模态的交叉性任务,文本描述的逐词含义和图像子区域语义信息之间的内容关联性与一致性,是此任务关注的核心问题。生成对抗网络在图像生成领域的成功使得文本图像生成模型有了新的驱动力,从不同角度进行技术革新的... 详细信息

文字图像生成是一种跨模态的交叉性任务,文本描述的逐词含义和图像子区域语义信息之间的内容关联性与一致性,是此任务关注的核心问题。生成对抗网络在图像生成领域的成功使得文本图像生成模型有了新的驱动力,从不同角度进行技术革新的文本图像生成模型层出不穷。文本图像生成主要围绕三大技术问题:语义理解、图像生成和语义一致性。本文以这三大问题为方向,探究现如今基于生成对抗网络的文本图像生成模型的优势与不足之处,分别提出了合理且高效的改动方法,最终设计出性能更加优越的模型结构。本文主要的研究成果如下:(1)提出了一种增强的多阶段注意力文本图像生成模型。本文从语义一致性增强和图像质量增强方面对现有多阶段生成模型给出了改进方案。针对前者,首先提出了基于图像区域和文本单词间的空间注意力和基于特征通道和文本单词间的通道注意力的双重注意力机制,加强图像和文本的语义关联;接着提出了分块条件匹配判别器,用以确保生成图像每个区域块与文本语义匹配性以及区域块本身的真实性与自然性。针对后者,提出了基于残差结构的多阶段图像生成器来降低网络的学习负担,并且引入了稠密特征感知损失来控制图像中与文本不相关区域的随机性。(2)提出了一种基于样式的单阶段注意力文本图像生成模型。本文将多阶段生成模型化繁为简,结合了基于样式的StyleGAN模型生成器的优势,并将其重新设计为条件控制的文本图像生成网络。该模型在生成器中加入了图像与文本的空间注意力机制,并在目标函数上引入了平滑损失函数超平面的匹配感知零中心化梯度惩罚项,保证图像文本的语义一致性,同时还构建了单路判别器来有效地配合梯度惩罚项。针对图像内容所缺失的约束,提出了关注图像质量的视觉特征匹配损失。本文在CUB和MS-COCO两个数据集上对上述模型开展了大量实验,通过对客观评价指标值的比较以及生成图像细节的主观分析,证明了本文所提出模型的有效性和优越性。

关键词：生成对抗网络文本图像生成注意力机制残差结构计算机视觉

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基于生成对抗网络的文本图像生成算法研究与应用

基于生成对抗网络的文本图像生成算法研究与应用

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作者：彭佳俊南昌大学

学位级别：硕士

文本和图像是日常生活中使用最为频繁的信息载体,而文本图像生成就是从描述性文本中提取特征信息,并在理解语义的基础上去生成足够逼真、多样性好且符合文本描述的高质量图像的跨模态关联任务。目前主流的解决方案是生成对抗网络的变种... 详细信息

文本和图像是日常生活中使用最为频繁的信息载体,而文本图像生成就是从描述性文本中提取特征信息,并在理解语义的基础上去生成足够逼真、多样性好且符合文本描述的高质量图像的跨模态关联任务。目前主流的解决方案是生成对抗网络的变种模型,如注意力生成对抗网络AttnGAN,已经在多样性、清晰度和语义一致性方面取得了良好表现,但真实性还有较大的进步空间。为了解决生成图像真实性不足的问题,本文在自监督学习领域中的对比学习思想指导下,对AttnGAN中的深度注意力多模态相似模型DAMSM和注意力生成网络进行了如下改进:1)为了更好地训练文本表征,在DAMSM中增加对比损失。DAMSM可以计算描述文本t和图像x的模态间损失,但没有考虑同一个图像的不同描述文本的模态内关联,所以本文在DAMSM中增加一个文本编码器来提取另一个描述文本t＇的特征,通过最小化文本对(t,t＇)的对比损失来提升文本编码器的特征提取能力。2)为了增强由同一图像的不同描述文本生成的图像之间的一致性,并使其接近真实图像,将注意力生成网络扩展为暹罗网络。除了考虑生成器和判别器的对抗损失外,本文还增加了以不同的文本描述为条件生成的图像x和x＇之间的对比损失。利用对比损失来最小化x和x＇在特征空间的距离,让生成器更好地学习不同生成图像的内在联系,提升生成图像的真实性。对比实验结果显示,改进后的模型在CUB和MS COCO数据集分别将FID降低了24.91%和32.04%、将IS提升了0.05%和0.15%、将R-Precision提升了0.04%和0.03%。这说明生成图像的真实性大幅度增强,同时在图像质量、多样性和语义一致性方面也有一定的提升。本文最后完成了文本图像生成系统的设计和实现,将研究成果落地,为用户提供个性化图像生成服务。

关键词：生成对抗网络注意力机制文本图像生成对比学习

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智能文本图像生成技术对数字影像艺术创作流程的影响研究

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作者：赵倩瑶吉林艺术学院

学位级别：硕士

随着人工智能技术的飞速发展,人工智能文本图像生成技术正向艺术领域不断延伸。在这样的技术背景之下,数字影像艺术和人工智能文本图像生成技术的结合正在成为一种行业趋势。通过人工智能文本图像生成的方式创作影像作品有效地提高了创... 详细信息

随着人工智能技术的飞速发展,人工智能文本图像生成技术正向艺术领域不断延伸。在这样的技术背景之下,数字影像艺术和人工智能文本图像生成技术的结合正在成为一种行业趋势。通过人工智能文本图像生成的方式创作影像作品有效地提高了创作生产效率,可以预见,人工智能文本图像生成技术还将对数字影像艺术的创作方式、创作主体、创作观念和创作流程几个方面均产生了一定程度的影响。在这个过程中,人工智能文本图像生成技术与数字影像艺术有着怎样地内在联系、未来数字影像艺术会产生什么样的新形式、对数字影像行业的工业化生产会带来什么样的影响。本文将从剖析智能文本图像生成技术原理和应用机制的角度出发,分析智能文本生成图像语境之下影像艺术的创作方式与基本特征,探究智能文本图像生成技术对数字影像艺术创作主体和创作观念的影响,以及对智能文本图像生成技术下数字影像艺术的创作流程几个阶段的影响进行深耕,从而总结出未来的数字影像艺术创作是以一种人机协同的“共生创造”的创作方式展开创作。以期能为未来数字影像艺术创作的智能化发展提供些许新思路。

关键词：文本图像生成数字影像艺术人工智能共生创造

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