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超越生成：利用文本至图像模型进行对象检测和分割
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于对物体的关注的生成对抗网络，用于文本到图像合成。该网络生成器注重文本描述中最相关的单词和预生成的语义布局，以合成显著物体。同时，提出了一种新技术，以提供丰富的针对对象的区分信号，判断生成的物体与文本描述和预生成布局是否匹配。该模型在 COCO 基准测试中表现出色，提高了 27％的 Inception 分数并降低了 11％的 FID 分数。
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关键要点
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提出了一种基于对物体的关注的生成对抗网络，用于文本到图像合成。
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网络生成器注重文本描述中最相关的单词和预生成的语义布局，以合成显著物体。
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提出了一种新技术，利用快速区域卷积神经网络提供丰富的针对对象的区分信号。
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判断生成的物体与文本描述和预生成布局的匹配程度。
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Obj-GAN在COCO基准测试中表现出色，提高了27%的Inception分数，降低了11%的FID分数。
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通过分析机制和可视化注意层，比较了传统网格注意和新型对象驱动注意。
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展示了本模型如何高质量地生成复杂场景的见解。
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