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FCS | 文章精要：武汉大学肖春霞教授团队：CRD-CGAN——基于类型一致性和相对性约束的多样性文本生成图象 |
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论文标题：
期刊：
作者：Tao HU , Chengjiang LONG , Chunxia XIAO
发表时间：15 Feb 2024
DOI：
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导读
本文提出了一种基于类型一致性和相对约束的多样性条件生成对抗网络（CRD-CGAN），用以同时生成K张强真实感图象。首先使用注意力损失和多样性损失提高GAN网络对单词注意力和噪声的敏感度；再使用相对条件损失估计合成图象相对是真或假的概率，从而提高传统条件损失的性能；最后使用类型一致性约束缓解K个合成图象之间类别特征不明显的问题。本文在Birds-200-2011, Oxford-102 flower 和 MSCOCO 2014三个数据集上对提出的CRD-CGAN进行了实验验证，实验结果表明，相对于现有方法，利用本文提出的CRD-CGAN生成图象的真实感和逼真度有了明显提升。
文章精要
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