一种基于自然语言和生成对抗网络的图片生成系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于自然语言和生成对抗网络的图片生成系统及装置，涉及图片生成技术领域。该基于自然语言和生成对抗网络的图片生成系统，包括深层卷积对抗网络与叠层生成对抗网络，所述深层卷积对抗网络用于将自然语言通过Bert法转化的句嵌入向量经过学习训练转化为GAN预处理模型，所述叠层生成对抗网络将输入的GAN预处理模型经过不断的对抗学习生成成熟的GAN模型，通过所述成熟的GAN模型可将自然文本经Bert法转化的句嵌入向量转化为与自然文本所描述的相匹配的图文。解决了词袋法转化自然语言受到数据库限制，转化文本所生成图片容易不够精确且不包含任何文本描述特征的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自然语言和生成对抗网络的图片生成系统及装置


[0001]本专利技术涉及图片生成
，具体为一种基于自然语言和生成对抗网络的图片生成系统及装置。

技术介绍

[0002]文本到图像合成是指将人类文本描述(以关键字或句子的形式)翻译成与文本具有相似语义的图像的计算方法，在早期的研究中，图像合成主要依赖于字到图像的相关性分析，并结合有监督的方法来找到与文本匹配的视觉内容的最佳对齐方式，深度学习(DL)的最新进展带来了一套新的无监督深度学习方法，特别是深度生成模型，它能够使用经过适当训练的神经网络模型生成逼真的视觉图像，从基于计算机视觉的方法到人工智能(AI)驱动的方法的方向转变激发了业界的浓厚兴趣，如虚拟现实、娱乐(电子竞技)游戏和计算机辅助设计等，从基于文本的自然语言描述中自动生成引人注目的图像。
[0003]然而现有的图片生成系统及装置主要依赖词袋法(TF
‑
I DF法)生成符合高斯分布的语言向量，由于TF
‑
I DF法只能针对实现录入到信息库中的词汇进行反应与转换，对于未知词汇的处理能力较差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
任一项所述方法步骤的程序。8.根据权利要求7所述的一种基于自然语言和生成对抗网络的图片生成装置，其特征在于：所述存储器用于存储权利要求1
‑
4任一项所述方法步骤所产生的数据。9.根据权利要求7所述的一种基于自然语言和生成对抗网络的图片生成装置，其特征在于：所述接收器与发送器用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：左浩，
申请(专利权)人：扬州工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：