ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
中国知网全文收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】在大数据背景下,用户获取图像信息主要依赖于网络搜索引擎,但可能会涉及大量的图像,给图像信息的检索带来了很大的困难。 随着人工智能技术的不断突破与革新,文字自动生成图像已经具备了一定的可能性。 文本到图像的自动转换是一项多通道的研究,它不仅要保证图像的真实感,而且要保证图像的语义一致性。 为此,拟在现有研究基础上,针对传统全局判别器无法对图像局部细节进行判断的缺点,提出了一种基于编解码结构判别器的生成对抗网络(SF-GAN-V2),以进一步提高其性能。 实验结果表明,所提出的方法具有更高的分辨率,且更加清晰。
