Cycle Text2Face：基于变换器的循环文本到人脸GAN
计算机视觉与模式识别
2022-06-10 v1 人工智能
摘要
文本到人脸是文本到图像的子集，由于其更精细的生成要求，需要更复杂的架构。在本文中，我们提出一种称为Cycle Text2Face的编码器-解码器模型。Cycle Text2Face在编码器部分是一项新尝试，它使用句子变换器与GAN生成文本所描述的图像。该循环通过在模型解码器部分复现人脸文本而完成。使用CelebA数据集评估模型，取得了优于先前基于GAN模型的結果。在衡量生成人脸的质量时，除满足人类受众外，我们获得了3.458的FID分数。该模型以高速处理，在短时间提供高质量人脸图像。
引用
@article{arxiv.2206.04503,
title = {cycle text2face: cycle text-to-face gan via transformers},
author = {Faezeh Gholamrezaie and Mohammad Manthouri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.04503},
year = {2022}
}