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SegGen: 使用 Text2Mask 和 Mask2Img 合成技术加速分割模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的生成网络SegAttnGAN，利用附加的分割信息进行文本到图像综合任务，相较于之前的技术，该模型可以生成更真实和准确的图像。在CUB和Oxford-102数据集上获得了高分数，并测试了自我关注SegAttnGAN，结果也很好。该模型可用于文本到图像综合任务。
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关键要点
- 提出了一种新颖的生成网络SegAttnGAN，利用附加的分割信息进行文本到图像综合任务。
- 通过引入分割数据，生成器训练得到了有用的指导。
- 相较于之前的技术，SegAttnGAN能够生成更真实和更高量化准确性的图像。
- 在CUB数据集上获得了4.84的内在分数，在Oxford-102数据集上获得了3.52的分数。
- 测试了自我关注SegAttnGAN，使用生成的分割数据进行注意，获得了类似的高质量结果。
- 该模型可广泛应用于文本到图像综合任务。
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