DM-GAN：文本到图像中的动态记忆生成对抗网络

2023-09-23 15:29:57

摘要

图像生成技术已经有了很大的发展，但生成高质量的图像仍然是一项具有挑战性的任务。生成对抗网络（GAN）是一种有效且广泛使用的图像生成方法，但标准 GAN 模型在生成模糊图像时往往会产生不令人满意的结果。

本文提出了一种新的 GAN 模型，称为 DM-GAN，能够从文本中生成高质量的图像。DM-GAN 在 GAN 模型中引入了动态记忆模块，该模块能够在初始图像生成不好时，细化模糊图像内容。这使得 DM-GAN 能够生成更加准确和逼真的图像。

在本文中，我们将详细介绍 DM-GAN 的模型结构和训练方法。我们还将展示 DM-GAN 在文本到图像生成任务上取得的实验结果。实验结果表明，DM-GAN 在图像质量和真实性方面都优于标准 GAN 模型。

1. 介绍

图像生成技术在近年来取得了很大的发展。图像生成技术可以应用于许多领域，例如艺术创作、图像编辑、游戏开发、医疗诊断等。生成对抗网络（GAN）是一种有效且广泛使用的图像生成方法。GAN 模型由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成图像，判别器负责判别生成的图像是否真实。GAN 模型通过对抗训练的方式来提高图像生成质量。

标准 GAN 模型在生成清晰图像时往往能够取得很好的效果。但是，当生成模糊图像时，标准 GAN 模型往往会产生不令人满意的结果。这是因为，标准 GAN 模型无法捕获图像中的细节信息。

为了解决这个问题，本文提出了一种新的 GAN 模型，称为 DM-GAN。DM-GAN 在 GAN 模型中引入了动态记忆模块。动态记忆模块能够在初始图像生成不好时，细化模糊图像内容。这使得 DM-GAN 能够生成更加准确和逼真的图像。

2. DM-GAN模型结构

DM-GAN 模型结构如图 1 所示。DM-GAN 模型由三个神经网络组成：生成器、判别器和动态记忆模块。

生成器负责生成图像。生成器由一个编码器和一个解码器组成。编码器将文本编码成一个向量。解码器将编码向量解码成图像。

判别器负责判别生成的图像是否真实。判别器由一个卷积神经网络组成。卷积神经网络能够从图像中提取特征信息。判别器通过比较生成的图像和真实图像的特征信息来判断生成的图像是否真实。

动态记忆模块负责细化模糊图像内容。动态记忆模块由一个长短期记忆网络（LSTM）组成。LSTM 能够学习和记忆长期依赖关系。动态记忆模块将初始生成的图像作为输入，并输出一个细化的图像。

3. DM-GAN训练方法

DM-GAN 模型的训练方法与标准 GAN 模型的训练方法类似。DM-GAN 模型的训练过程如下：