镜像GAN：提升T2I I2T的文本到图像生成语义一致性

本文主要探讨了"MirrorGAN：重新描述乔婷婷等人提出的T2I I2T的文本到图像生成方法"。T2I (Text to Image) 和 I2T (Image to Text) 是两个相互关联的任务，前者是从文本描述生成相应的图像，后者则是将图像转换回文本描述，确保视觉真实性的同时保持语义一致性是这两个任务的核心挑战。 乔婷婷等人提出了一种创新的框架，即通过构建MirrorGAN来解决这一问题。MirrorGAN的关键组件包括： 1. **语义文本嵌入模块 (STEM)**：负责生成单词级和句子级的文本表示，这是理解和生成图像的基础。 2. **全局-局部协作关注模块 (GLAM)**：这是一个级联架构，从全局到局部逐步生成图像，以实现从文本描述到视觉细节的精确转换。 3. **语义文本再生和对齐模块 (STREAM)**：旨在从已生成的图像中提取语义，再生成一个与原始文本描述一致的新描述，从而检验生成图像的语义一致性。 CARGAN（Conditional Adversarial Re-Generation Network）是该框架的灵感来源，它利用了通过重新描述来学习文本到图像生成的概念。通过这种方法，生成的图像不仅在视觉上逼真，而且在语义上与输入文本描述相符。 研究者们在两个公开的数据集上进行了实验，结果显示MirrorGAN相较于其他先进的方法，如MSGAN（Message Passing GAN），在保持语义一致性的性能上更为优越。这表明，通过全局-局部关注和语义保持策略，MirrorGAN在解决文本到图像生成任务中的挑战性问题上取得了显著的进步。 这项工作不仅提升了文本到图像生成的质量，还在如何确保生成图像的语义准确性和视觉真实性的平衡上做出了重要贡献，对于自然语言处理和计算机视觉领域的研究具有重要的推动作用。同时，它也展示了访问学生乔婷婷在悉尼大学FEIT计算机科学学院和UBTECH悉尼人工智能中心期间的科研成果。