基于对抗生成网络的跨模态文本到图像生成方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于对抗生成网络的跨模态文本到图像生成方法，通过在再生成模块引入对抗学习，提高了优化缺陷图片的效果；另外使用语义距离度量优化来保证图片对之间语义的一致性，所生成的图片有更好的语义一致性表现，将输入的文本与真实图片进行融合，生成与对应描述文本间找到良好的语义关联的优化图像。
基本信息
专利标题 ：
基于对抗生成网络的跨模态文本到图像生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114329025A
申请号 ：
CN202111271415.9
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-10-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
鲍秉坤袁博闻盛业斐
申请人 ：
南京南邮信息产业技术研究院有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市栖霞区南京经济技术开发区兴智路6号兴智科技园B座9楼
代理机构 ：
南京正联知识产权代理有限公司
代理人 ：
邓道花
优先权 ：
CN202111271415.9
主分类号 ：
G06F16/58
IPC分类号 ：
G06F16/58 G06F40/211 G06F40/216 G06F40/284 G06F40/30 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/75 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/58
••使用元数据的特征检索,例如,不来自内容或者元数据派生的
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/58
申请日 : 20211029
申请日 : 20211029
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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