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CgT-GAN：基于 CLIP 引导的文本 GAN 用于图像字幕生成
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
CLIP-GEN是一种自监督学习策略，用于生成通用文本图像。它利用CLIP的语言-图像先验知识，通过自编码器和自回归变换器将图像转换为文本标记，并生成连贯的图像标记。该方法在图像质量方面优于基于优化的文本到图像方法，且不影响文本与图像的匹配。
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关键要点
- CLIP-GEN是一种自监督学习策略，用于生成通用文本图像。
- 该方法只需要通用领域的未标记图像。
- CLIP-GEN利用CLIP的语言-图像先验知识。
- 使用自编码器和自回归变换器将图像转换为文本标记。
- 生成连贯的图像标记基于文本编码器提取的文本嵌入。
- 定量和定性评估表明CLIP-GEN在图像质量方面优于基于优化的文本到图像方法。
- CLIP-GEN不会影响文本与图像的匹配。
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