論文の概要: Generating Multimodal Images with GAN: Integrating Text, Image, and Style

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02167v1
• Date: Sat, 04 Jan 2025 02:51:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:29.061725
• Title: Generating Multimodal Images with GAN: Integrating Text, Image, and Style
• Title（参考訳）: GANによるマルチモーダル画像の生成:テキスト,画像,スタイルの統合
• Authors: Chaoyi Tan, Wenqing Zhang, Zhen Qi, Kowei Shih, Xinshi Li, Ao Xiang,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)に基づくマルチモーダル画像生成手法を提案する。 この方法は、テキストエンコーダ、画像特徴抽出器、スタイル統合モジュールの設計を含む。 実験結果から,提案手法は複数の公開データセットにまたがって,高い明瞭度と一貫性を有する画像を生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.481665175881685
• License:
• Abstract: In the field of computer vision, multimodal image generation has become a research hotspot, especially the task of integrating text, image, and style. In this study, we propose a multimodal image generation method based on Generative Adversarial Networks (GAN), capable of effectively combining text descriptions, reference images, and style information to generate images that meet multimodal requirements. This method involves the design of a text encoder, an image feature extractor, and a style integration module, ensuring that the generated images maintain high quality in terms of visual content and style consistency. We also introduce multiple loss functions, including adversarial loss, text-image consistency loss, and style matching loss, to optimize the generation process. Experimental results show that our method produces images with high clarity and consistency across multiple public datasets, demonstrating significant performance improvements compared to existing methods. The outcomes of this study provide new insights into multimodal image generation and present broad application prospects.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野では、マルチモーダル画像生成が研究ホットスポットとなり、特にテキスト、画像、スタイルの統合の課題となっている。 本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づくマルチモーダル画像生成手法を提案し,テキスト記述,参照画像,スタイル情報を効果的に組み合わせ,マルチモーダル要件を満たす画像を生成する。 本手法は,テキストエンコーダ,画像特徴抽出器,スタイル統合モジュールの設計を含む。 また、生成過程を最適化するために、敵対的損失、テキストイメージの整合性損失、スタイルマッチング損失を含む複数の損失関数も導入する。 実験の結果,提案手法は複数の公開データセットにまたがって高い明瞭度と一貫性の画像を生成し,既存の手法と比較して顕著な性能向上を示した。 本研究の結果は,マルチモーダル画像生成に関する新たな知見と,幅広い応用の可能性を提供する。

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