Abstract：
目前大部分基于生成对抗网络GAN的文本至图像生成算法着眼于设计不同模式的注意力生成模型，以提高图像细节的刻画与表达，但忽略了判别模型对局部关键语义的感知，以至于生成模型可能生成较差的图像细节“欺骗“判别模型。提出了判别语义增强的生成对抗网络DE-GAN模型，试图在判别模型中设计词汇-图像判别注意力模块，增强判别模型对关键语义的感知和捕捉能力，驱动生成模型生成高质量图像细节。实验结果显示，在CUB-Bird数据集上，DE-GAN在IS指标上达到了4.70,相比基准模型提升了4.2%,达到了较高的性能表现。
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Source ：
计算机工程与科学
Year： 2022
Issue： 05
Volume： 44
Page： 855-861
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