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原创 DF-GAN: A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis论文解读

从文字描述中合成高质量的逼真图像是一项具有挑战性的任务。现有的文本-图像生成对抗网络通常采用堆叠架构作为主干，但仍存在三个缺陷。首先，分层结构引入了不同图像尺度的生成器之间的纠缠。其次，现有的研究倾向于在对抗学习中应用和固定额外的网络来实现文本图像语义一致性，这限制了这些网络的监督能力。第三，以往广泛采用的基于注意的跨模态文本图像融合算法由于计算成本的原因，在一些特殊的图像尺度上受到限制。为此，我们提出了一种更简单但更有效的深度融合生成对抗网络(DF-GAN)。具体而言，我们提出:(i)

2023-01-11 23:50:20 1787 1

原创如何知道Anaconda的安装位置

按【win+r】快捷键，在输入框中输入cmd，点击【确定】；在命令行窗口执行 conda info --envs 命令即可。

2022-04-08 15:36:24 18283

原创 AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks论文解读

题目：AttnGAN：具有注意的生成对抗网络的细粒度文本到图像生成时间：2018作者：Tao Xu, Pengchuan Zhang, Qiuyuan Huang, Han Zhang, Zhe Gan, Xiaolei Huang, Xiaodong HeCVPRAbstract在本文中，我们提出了一种注意力生成对抗网络（AttnGAN），它允许对细粒度文本到图像的生成进行注意力驱动和多阶段细化。通过一种新的注意生成网络，AttnGAN可以通过关注自然语言描述中的相关单词，在图像的不同子区域合成

2022-03-04 01:22:11 3852

原创 Cascade EF-GAN: Progressive Facial Expression Editing with Local Focuses 论文解读

题目：Cascade EF-GAN：局部聚焦渐进式面部表情编辑时间：2020.3作者：Rongliang Wu, Gongjie Zhang, Shijian Lu, and Tao ChenCVPR 2020Abstract目前面部表情编辑存在的问题：生成性对抗网络（GAN）的最新进展表明，面部表情编辑有了显著的改进。然而，当前的方法仍然容易在表达密集型区域周围产生伪影和模糊，并且在处理大间隙表达转换（例如从愤怒到大笑的转换）时，经常引入不希望的重叠伪影。本文提出的方案：（1）为了解决这些

2022-02-24 14:10:00 2558 1

原创 SegAttnGAN: Text to Image Generation with Segmentation Attention 论文解读

题目：Segattingan：关注分割的文本到图像生成时间：2020.5作者：苟玉川,吴千城,李明浩,龚柏,韩梅被 CVPR 2020 的 AI 内容创作研讨会录取Abstract在本文中，我们提出了一种新的生成网络（SegAttnGAN），它利用额外的分割信息来完成文本到图像的合成任务。由于引入到模型中的分割数据为生成器训练提供了有用的指导，因此与以往的先进方法相比，该模型可以生成更逼真的图像，并具有更高的量化度量。我们在CUB数据集和Oxford-102数据集上的初始得分分别为4.84和3.5

2022-02-18 16:22:02 1653

qq_43351790的博客

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原创 A New Benchmark and Approach for Fine-grained Cross-media Retrieval 论文解读

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原创用pip安装tensorflow报错SyntaxError: invalid syntax

空空如也

JavaScript中函数的调用需要放在函数定义的后边吗