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基于监督对比学习的图像合成框架
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内容提要
本研究提出了一种标签引导的监督对比学习框架，旨在解决文本到图像生成中的语义对应问题。实验结果表明，该方法在COCO数据集上显著提升了图像生成质量。
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关键要点
- 本研究提出了一种标签引导的监督对比学习框架。
- 该框架旨在解决文本到图像生成中的语义对应问题。
- 通过共享两个对比分支，有效聚类语义相似的图像-文本对表示。
- 实验结果显示，该方法在COCO数据集上显著提升了图像生成质量。
- FID指标在COCO数据集上分别提高了30.1%、27.3%、16.2%和17.1%。
- 验证了该方法的有效性与竞争力。
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