18、从描述文本生成图像：GAN与NLP的结合之旅

从描述文本生成图像：GAN与NLP的结合之旅

1. 引言

在计算机视觉领域，我们已经深入探索了生成对抗网络（GAN）在图像合成和图像到图像翻译任务中的应用。现在，是时候将目光从计算机视觉（CV）领域转向自然语言处理（NLP）领域，挖掘GAN在其他应用中的潜力。我们能否实现从描述文本生成逼真图像的目标呢？这正是本文要探讨的内容。

2. 文本到图像合成概述

2.1 文本到图像合成的概念

从之前对GAN在计算机视觉中的各种基础应用学习中，我们了解到GAN模型通过建立从输入数据到输出数据的确定映射来生成合成数据。文本到图像合成（或文本到图像翻译）就是尝试结合CV和NLP领域，根据描述文本生成逼真图像的过程。

2.2 为何需要词嵌入

为了从描述句子生成图像，我们需要理解如何用向量表示句子。简单地为每个单词分配不同的值来表示句子，虽然能在计算机中表示单词，但无法体现单词的语义和它们之间的关系，也难以找到同义词。因此，词嵌入方法应运而生。

2.3 词嵌入简介

词嵌入是将单词、短语或句子映射到向量的方法。其中，word2vec是一种非常成功的词嵌入技术。词嵌入主要用于解决NLP中的两类问题：
- CBOW（连续词袋）模型 ：根据上下文中的几个其他单词来预测单个单词。
- Skip - Gram模型 ：与CBOW相反，根据目标单词预测上下文单词。

下面是CBOW和Skip - Gram模型的概述图：