【摘 要】
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针对传统文本生成图像方法存在生成图像局部纹理单一、边缘细节不清晰和不符合输入文本描述等问题，提出一种门机制注意力模型的文本生成图像方法 RAGAN。针对传统方法无法生成细粒度图像的问题，使用增加门机制的注意力模型网络筛选出相关的词向量，并与中间隐藏向量相结合形成新的隐藏向量，再通过生成对抗网络的相互博弈让生成器生成纹理更加丰富、目标物体边缘更加清晰的图像，从而提高图像质量；针对生成图像不符合输入文
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（U2033218）；
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针对传统文本生成图像方法存在生成图像局部纹理单一、边缘细节不清晰和不符合输入文本描述等问题，提出一种门机制注意力模型的文本生成图像方法 RAGAN。针对传统方法无法生成细粒度图像的问题，使用增加门机制的注意力模型网络筛选出相关的词向量，并与中间隐藏向量相结合形成新的隐藏向量，再通过生成对抗网络的相互博弈让生成器生成纹理更加丰富、目标物体边缘更加清晰的图像，从而提高图像质量；针对生成图像不符合输入文本描述的问题，使用文本重构提取生成图像中蕴含的深层次的语义特征，与输入文本的语义特征进行对比，通过定义重构损失提高语义一致性。相比于基准模型，在CUB数据集上的Inception Score与R-precision分别提高了9.17%和8.3%，在COCO数据集上的Inception Score与Rprecision分别提高了13.67%和5.56%，证明了本文模型在保持语义一致性的同时，有效提高生成图像的真实性和艺术性。
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