公开(公告)号：CN114329025B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202111271415.9

申请日：2021-10-29

Applicant: 南京南邮信息产业技术研究院有限公司

Inventor： 鲍秉坤 ,  袁博闻 ,  盛业斐

IPC: G06F16/58 ,  G06T11/60 ,  G06F40/211 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了基于对抗生成网络的跨模态文本到图像生成方法，通过在再生成模块引入对抗学习，提高了优化缺陷图片的效果；另外使用语义距离度量优化来保证图片对之间语义的一致性，所生成的图片有更好的语义一致性表现，将输入的文本与真实图片进行融合，生成与对应描述文本间找到良好的语义关联的优化图像。

公开(公告)号：CN114329025A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111271415.9

申请日：2021-10-29

Applicant: 南京南邮信息产业技术研究院有限公司

Inventor： 鲍秉坤 ,  袁博闻 ,  盛业斐

IPC: G06F16/58 ,  G06F40/211 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/75 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于对抗生成网络的跨模态文本到图像生成方法，通过在再生成模块引入对抗学习，提高了优化缺陷图片的效果；另外使用语义距离度量优化来保证图片对之间语义的一致性，所生成的图片有更好的语义一致性表现，将输入的文本与真实图片进行融合，生成与对应描述文本间找到良好的语义关联的优化图像。