FuseDream论文阅读笔记文本生成图像 text2image

biu piu biu piu

于 2022-11-09 18:14:01 发布

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分类专栏：人工智能文章标签：论文阅读深度学习 CLIP BigGAN 文本生成图像

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FuseDream是结合CLIP和BigGAN的文本到图像生成方法，通过AugCLIP增强得分稳定性，改进优化策略和组合生成技术，提高了生成图像的语义相关性和多样性。实验表明，即使在无训练数据的情况下，FuseDream也能生成高质量的图像，并在对抗性攻击和多样风格生成方面表现出优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

背景：

使用CLIP和GAN来完成T2I任务，一种常规的做法就是最大化输入文本与生成图像在CLIP空间上的得分，论文中把这个分数叫做 $s_{CLIP}$ ，也就是最大化这两者的余弦相似度（这是CLIP的原理），可以用如下公式表达。

$\xi$ 表示GAN的输入，一般就是高斯分布中随机采样的噪声，但是在这，作者使用的是BigGAN，他在论文中也说了，BigGAN的生成器的输入就是随机噪声和图像类别，还说了这个BigGAN是在ImageNet上训练的，包含了1000个类别。 $\tau$ 就是文本描述。

如果单纯最大化这个 $s_{CLIP}$

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