开源项目推荐：文本到图像生成研究论文集

开源项目推荐：文本到图像生成研究论文集

arbitrary-text-to-image-papers A collection of arbitrary text to image papers with code (constantly updating) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/arbitrary-text-to-image-papers

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是一个开源的文本到图像生成研究论文集，由Tzu-Heng Lin和Haoran Mo组织，旨在收集和整理各类文本到图像生成的相关研究论文及其代码。这些论文按照arXiv首次提交时间排序，方便研究者和开发者追踪最新的研究进展。项目使用Markdown和Python语言进行维护和开发。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是整理和展示文本到图像生成领域的研究成果，包括但不限于以下几种类型的论文：

• 通用文本到图像：包括GAN-INT-CLS、StackGAN、StackGAN++、AttnGAN等模型，这些模型能够根据文本描述生成照片级真实感的图像。
• 场景图/布局到图像：如GAWWN、Inferring Semantic Layout、sg2im、Text2Scene等，这些模型专注于根据场景图或布局描述生成图像。
• 对话到图像：如CoDraw、ChatPainter、Chat-crowd等，这些模型通过对话交互来生成图像或进行图像编辑。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要包括以下几个方面：

• 新增论文：项目持续更新，新增了多篇最新的文本到图像生成研究论文，包括相关的代码链接和会议论文链接。
• 代码维护：对已有论文的代码链接进行了检查和更新，确保链接的有效性。
• 文档优化：对项目的README文件进行了优化，使得项目结构和内容更加清晰易懂。

通过这些更新，项目能够为研究者和开发者提供更加丰富和前沿的文本到图像生成资源，推动该领域的学术交流和技术的快速发展。

arbitrary-text-to-image-papers A collection of arbitrary text to image papers with code (constantly updating) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/arbitrary-text-to-image-papers