18、从描述文本生成图像的技术探索

从描述文本生成图像的技术探索

1. 引言

在计算机视觉领域，生成对抗网络（GAN）已经在图像合成和图像到图像的翻译任务中取得了显著进展。现在，我们将目光从计算机视觉（CV）领域转向自然语言处理（NLP）领域，探索如何结合这两个领域，根据描述文本生成逼真的图像，即文本到图像的合成（或文本到图像的翻译）。

2. 文本到图像合成的基础：词嵌入

2.1 词嵌入简介

将句子中的单词转换为向量是实现文本到图像合成的关键一步。一种简单的方法是为所有可能的单词分配不同的值，例如，用 001 表示 “I”，002 表示 “eat”，003 表示 “apple”，这样句子 “I eat apple” 就可以用向量 [001, 002, 003] 表示。但这种方法无法体现单词的语义信息，难以建立单词之间的关系和理解句子的含义，也很难找到同义词。

词嵌入是一种将单词、短语或句子映射到向量的方法，其中最成功的技术之一是 word2vec。词嵌入的主要目的是将数据投影到不同的空间，以便更易于分析。在 NLP 中，词嵌入主要用于解决以下两类问题：
- CBOW（连续词袋）模型 ：根据上下文中的几个单词预测单个单词。
- Skip - Gram 模型 ：与 CBOW 模型相反，根据目标单词预测上下文单词。

2.2 语言建模与词嵌入

语言建模是 NLP 中的另一个重要概念，它预测句子的可能性，更具体地说，是预测单词在句子中出现的可能性。由于语言建模需要考虑单词的顺序，许多语言模型基于词嵌入构建，以获得更好的效果。

<