【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及文本到图像合成，具体涉及一种基于高效注意力生成对抗网络的文本到图像合成方法。
技术介绍
1、在图像处理领域，深度学习技术的持续进步和应用推动了文本到图像合成技术的发展，使其成为当前研究的热点之一。文本到图像合成技术的目标是将自然语言文本转换成相应的视觉图像。然而，由于模型结构的复杂性，生成既高质量又具有强语义一致性的图像是一项颇具挑战的任务。文本到图像合成技术不仅为计算机科学领域带来了新的研究方向，也为诸如人机交互、教育、娱乐等多个领域创造了创新和发展机遇。文本到图像合成技术也在图像编辑、人脸合成、图像修复以及图像超分辨率等领域多个图像合成任务中得到广泛应用。
2、目前，生成对抗网络(gan)在图像处理领域取得了显著成功，受到了广泛关注和研究。生成对抗网络作为一种深度学习模型，它的核心思想是训练两个深度神经网络：生成器和判别器。在gan模型中，生成器的目标是从随机噪声中生成逼真的数据样本，而判别器则负责区分输入数据是来自真实数据集还是由生成器生成的伪数据。在训练过程中，这两个网络通过一种对抗性的博弈机制相互作用...
【技术保护点】
1.一种基于高效注意力生成对抗网络的文本到图像合成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于高效注意力生成对抗网络的文本到图像合成方法，其特征在于，在步骤一中，将给定文本分割为单个单词，并构建词汇表，使每个独特单词映射到唯一的索引，并将每个单词都通过查找预训练的词向量矩阵转换为固定大小的向量。
3.根据权利要求1所述的一种基于高效注意力生成对抗网络的文本到图像合成方法，其特征在于，在步骤二中，正向LSTM从序列的开始到结束进行处理，反向LSTM从序列的结束到开始进行处理，在每个时间步，正向和反向LSTM的隐藏状态被合并，...
【技术特征摘要】
1.一种基于高效注意力生成对抗网络的文本到图像合成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于高效注意力生成对抗网络的文本到图像合成方法，其特征在于，在步骤一中，将给定文本分割为单个单词，并构建词汇表，使每个独特单词映射到唯一的索引，并将每个单词都通过查找预训练的词向量矩阵转换为固定大小的向量。
3.根据权利要求1所述的一种基于高效注意力生成对抗网络的文本到图像合成方法，其特征在于，在步骤二中，正向lstm从序列的开始到结束进行处理，反向lstm从序列的结束到开始进行处理，在每个时间步，正向和反向lstm的隐藏状态被合并，以生成包含前向和后向信息的词向量w，在bi-lstm处理完整个序列后，取最后一个时间步的隐藏状态作为句子向量s作为生成器的输入。
4.根据权利要求1所述的一种基于高效注意力生成对抗网络的文本到图像合成方法，其特征在于，在步骤三中，所述通过全连接层将噪声向量z映射到高维特征空间的过程包括如...
【专利技术属性】
技术研发人员：单菁，马晓萱，王佳英，宋晓旭，冯海文，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：
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