结合 BERT 的循环文本到图像 GAN
计算机视觉与模式识别
2020-03-30 v1
摘要
我们基于最先进的 GAN 架构，探索从相应描述生成图像任务的新方法。特别地，我们以基于注意力的 GAN 作为模型基线，其学习从词到图像特征的注意力映射。为更好地捕捉描述的特征，我们随后构建了一种新颖的循环设计，学习将图像映射回原始描述的逆函数。此外，我们引入近期开发的 BERT 预训练词嵌入作为初始文本特征提取器，并观察到相比注意力 GAN 基线在定性与定量性能上均有显著提升。
引用
@article{arxiv.2003.12137,
title = {Cycle Text-To-Image GAN with BERT},
author = {Trevor Tsue and Samir Sen and Jason Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.12137},
year = {2020}
}