github代碼地址：https: github.com mrlibw ControlGAN 關鍵詞：T I，文本生成圖像，ControlGAN Introduction： 現在的許多模型如果改變了輸入文本的其中一個部分，那么輸出的圖片會與原來文本生成的圖片大相徑庭，沒法實現一部分的修改。如下圖所示。 controlGAN，由三個部分組成： .word level spatial and chan ...
2021-03-09 17:57 0 308 推薦指數：
Methodology 作者提出TIMAM (Text-Image Modality Adversarial Matching)方法，比較簡潔明了，具體包含三個部分： （1）特征提取器： 文本采用BERT提取詞向量，再輸入LSTM提取文本特征； 圖像采用ResNet101提取特征 ...
論文背景：Google Deepmind團隊於2016發表在NIPS上的文章 motivation：提出新的image generation model based on pixelCNN[1]架構。可以為任意輸入vector結合標簽生成圖片，在先驗信息的前提下加入條件分布信息 模型關鍵 ...
前面曾提到過CTPN，這里就學習一下，首先還是老套路，從論文學起吧。這里給出英文原文論文網址供大家閱讀：https://arxiv.org/abs/1609.03605。 CTPN，以前一直認為縮寫一般是從題目的開始依次排序選取首字母的，怕是孤陋寡聞了，全稱 ...
Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention-閱讀總結 筆記不能簡單的抄寫文中的內容，得有自己的思考和理解。 一、基本信息 \1.標題：Show, Attend and Tell ...
Introduction 對於image-text embedding learning，作者提出了 cross-modal projection matching (CMPM) loss 和 cross-modal projection classification (CMPC) loss ...
Zhuoyao Zhong——【aixiv2016】DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目錄 作者和相關鏈接 ...
對話模型此前的研究大致有三個方向：基於規則、基於信息檢索、基於機器翻譯。基於規則的對話系統，顧名思義，依賴於人們周密設計的規則，對話內容限制在特定領域下，實際應用如智能客服，智能場館預定系統。基於信息 ...
本文來自李紀為博士的論文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation。 1，概述 當前在閑聊機器人中的主要技術框架都是seq2seq模型。但傳統的seq2seq存在很多問題。本文就提出了兩個問題： 1）傳統 ...
