[发明专利]一种基于StackGAN网络的文本生成图像方法在审
| 申请号： | 202010735650.6 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111968193A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 李云红;朱绵云;聂梦轩;穆兴;贾凯莉;姚兰;罗雪敏 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/13;G06T7/90 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 弓长 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于StackGAN网络的文本生成图像方法，具体为：收集整理文本图像数据集并分成训练集和测试集；构建StackGAN网络文本生成图像模型，分两个阶段进行训练，每个阶段由生成器和判别器构成；将训练集图像对应的文本描述与随机噪声向量输入到模型的第一阶段进行训练，生成64×64的低分辨率图像，再进行预处理；最后，将图像再结合训练集图像文本描述输入到模型的第二阶段，结合图像的类别与重构信息进行训练，最终输出256×256高分辨率图像。采用分段式训练模型，有利于对图像的轮廓信息、图像的类别及特征与像素信息进行定位，保证生成图像的边缘清晰，生成的图像像素更好，细节和纹理更加细腻真实。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 stackgan 网络 文本 生成 图像 方法 | ||
【主权项】：
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