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A Framework for Image Synthesis Based on Supervised Contrastive Learning
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内容提要
本研究提出了一种基于监督对比学习的图像合成框架，旨在解决文本到图像生成中的内模态语义对应问题。通过共享对比分支，该框架有效聚类语义相似的图像-文本对，从而提升生成质量。实验结果表明，在COCO数据集上，FID指标显著提高，验证了方法的有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于监督对比学习的图像合成框架，旨在解决文本到图像生成中的内模态语义对应问题。
- 该框架通过共享对比分支，有效聚类语义相似的图像-文本对，从而提升生成质量。
- 实验结果显示，在COCO数据集上，FID指标显著提高，分别提高了30.1%、27.3%、16.2%和17.1%。
- 研究验证了该方法的有效性与竞争力。
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