文本描述生成图像博文一站式导航搜索(Text to Image博文汇总目录帖 T2I博文一站回顾)
@TOC
1、原理理解
:satisfied: GAN的数学原理(基于李宏毅教授的视频理解)
:christmas_tree: 详解文本生成图像的仿射变换模块(Affine Transformation)和条件批量标准化(CBN)
2、综述阅读笔记
1、《Adversarial Text-to-Image Synthesis: A Review》2021年最新综述,文章较长,阅读笔记分了三部分,
:wink: Text to Image综述阅读(1.1)介绍与基本原理(基于GAN的文本生成图像)
:kissing: Text to Image综述阅读(1.2)发展与基本方法(基于GAN的文本生成图像)
:stuck_out_tongue: Text to Image综述阅读(1.3)度量标准与未来研究方向(基于GAN的文本生成图像)
2、《A Survey and Taxonomy of Adversarial Neural Networks for Text-to-Image Synthesis》,提出了一种分类方法:
3、《An Introduction to Image Synthesis with Generative Adversarial Nets》,2018年的一篇综述:
:sleeping:Text to image综述阅读(3)生成对抗网图像合成简介
3、论文阅读笔记
1、论文整理和阅读路线整理
:zap::zap::zap:2016~2021 文字生成图像 T2I论文整理 阅读路线和阅读指南:zap::zap::zap:
2、GAN-CLS和GAN-INT
:seedling::seedling:GAN-CLS和GAN-INT:Generative Adversarial Text to Image Synthesis生成性对抗性文本图像合成(文本生成图像):seedling::seedling:
3、StackGAN
:shell::shell: StackGAN:Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked GAN具有堆叠生成对抗网络文本到图像合成:shell::shell:
4、StackGAN++
:cactus::cactus: StackGAN++:Realistic Image Synthesis with Stacked GAN(具有堆叠式生成对抗网络的逼真的图像合成):cactus::cactus:
5、AttnGAN
:crescent_moon::crescent_moon:AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention(带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成):crescent_moon::crescent_moon:
6、MirrorGAN
:sun_with_face::sun_with_face:MirrorGAN: Learning Text-to-image Generation by Redescription(通过重新描述学习从文本到图像的生成):sun_with_face::sun_with_face:
7、DMGAN
:partly_sunny::partly_sunny: DM-GAN: Dynamic Memory Generative Adversarial Networks for t2i 用于文本图像合成的动态记忆生成对抗网络:partly_sunny::partly_sunny::partly_sunny:
8、CookGAN
:hamburger::hamburger:CookGAN: Causality based Text-to-Image Synthesis(基于因果关系的文本图像合成 ):hamburger::hamburger:
9、CogView
:star2::star2: CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers(通过Transformer控制文本生成图像):star2::star2:
10、DF-GAN
:sheep::sheep: DF-GAN:A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis一种简单有效的文本生成图像基准模型:sheep::sheep:
11、SSA-GAN
:fire::fire: SSA-GAN:基于语义空间感知的文本图像生成 Text to Image Generation with Semantic-Spatial Aware GAN:fire::fire:
12、GR-GAN
:tongue::tongue:GR-GAN:逐步细化文本到图像生成 GRADUAL REFINEMENT TEXT-TO-IMAGE GENERATION:tongue::tongue:
13、RAT-GAN
:love_letter::love_letter:文本到图像合成中的递归仿射变换 Recurrent Affine Transformation for Text-to-image Synthesis:love_letter::love_letter:
4、实验复现与避坑
1、AttnGAN本机复现
:coffee: :coffee: AttnGAN代码复现(详细步骤+避坑指南)文本生成图像:coffee: :coffee:
2、AttnGAN云服务复现
:office: :office: 利用谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习实验(colab+pytorch+jupyter+github+AttnGAN) :office: :office:
3、IS定量指标 实验复现
:heartpulse::heartpulse:IS指标复现 文本生成图像IS分数定量实验全流程复现 :heartpulse::heartpulse:
4、FID定量指标 实验复现
:collision::collision: FID指标复现踩坑避坑 文本生成图像FID定量实验全流程复现 :collision::collision:
5、R分数定量指标 实验复现
:fire::fire:R分数指标复现踩坑避坑 文本生成图像R_Precision定量实验全流程复现 :fire::fire:
6、四步快速配置基准模型
:cyclone::cyclone:四步快速配置一个简单高效的文本生成图像基准模型 T2I baseline:cyclone::cyclone:
7、SSA-GAN九天云服务复现
:paw_prints::paw_prints:利用九天深度学习平台复现SSA-GAN:paw_prints::paw_prints:
8、DF-GAN远程服务器复现
:sunflower::sunflower:DF-GAN实验复现——复现DFGAN详细步骤 及使用MobaXtem实现远程端口到本机端口的转发查看Tensorboard:sunflower::sunflower:
5、其他
:snowflake:: T2I 文本生成图像定量评价指标总结笔记
:snowman::Transformer做文本生成图像的调查研究笔记
:snowflake:: 科技论文常用词汇的缩写i.e.、etc.、e.g、et al.、viz.等
:cat2::2022年T2I文本生成图像 中文期刊论文速览-1
:mag_right::炼丹师养成计划各种BUG和解决方案
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