ATTNGAN用到的注意力机制是什么
时间: 2023-12-04 13:29:52 浏览: 23
ATTNGAN使用的是一种注意力机制,即Attentional Generative Network。这种注意力机制可以通过关注自然语言描述中的相关单词来合成图像的不同子区域的细粒度细节。具体而言,ATTNGAN使用单词作为条件,以生成与图像最相关的子区域。通过这种方式,ATTNGAN能够更加准确地生成与自然语言描述相匹配的图像子区域,从而提高生成图像的细节精度和真实性。
相关问题
AttnGAN优缺点
AttnGAN是一种基于注意力机制的生成对抗网络,可以生成高质量的图像描述。其优缺点如下:
优点:
1. AttnGAN使用了注意力机制,可以更好地捕捉图像中的细节信息,生成的图像质量更高。
2. AttnGAN可以生成多样化的图像,可以根据输入的文本描述生成多个不同的图像。
3. AttnGAN可以生成高分辨率的图像,可以生成1024x1024的图像。
缺点:
1. AttnGAN的训练时间较长,需要大量的计算资源和时间。
2. AttnGAN生成图像的速度较慢,需要进行多次采样和扩散过程。
3. AttnGAN生成的图像可能存在一些模糊或失真的情况,需要进行后期处理。
attngan激活函数
AttnGAN使用的激活函数是LeakyReLU,它在输入小于0时不是完全为0,而是有一个小的负斜率。这使得LeakyReLU可以更好地处理梯度消失问题,从而提高网络的稳定性和性能。同时,AttnGAN还使用了sigmoid函数作为输出激活函数,将输出范围限制在0到1之间,以便生成符合图像像素值的结果。
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