[论文解读] Generating Multimodal Images with GAN: Integrating Text, Image, and Style

Chaoyi Tan, Wenqing Zhang+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2025

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一句话总结

本论文提出一种基于GAN的方法，通过整合文本描述、参考图像和风格信息来生成多模态图像，并引入新的损失项以确保内容与风格的一致性。

ABSTRACT

In the field of computer vision, multimodal image generation has become a research hotspot, especially the task of integrating text, image, and style. In this study, we propose a multimodal image generation method based on Generative Adversarial Networks (GAN), capable of effectively combining text descriptions, reference images, and style information to generate images that meet multimodal requirements. This method involves the design of a text encoder, an image feature extractor, and a style integration module, ensuring that the generated images maintain high quality in terms of visual content and style consistency. We also introduce multiple loss functions, including adversarial loss, text-image consistency loss, and style matching loss, to optimize the generation process. Experimental results show that our method produces images with high clarity and consistency across multiple public datasets, demonstrating significant performance improvements compared to existing methods. The outcomes of this study provide new insights into multimodal image generation and present broad application prospects.

研究动机与目标

• 促成将文本、视觉与风格线索融合的多模态图像生成。
• 开发能够联合利用文本描述、参考图像和风格信息的GAN框架。
• 确保高质量视觉效果，输出在内容保真和风格一致性方面具备良好表现。
• 提出损失函数以优化文本-图像的一致性与风格匹配。

提出的方法

• 设计带有文本编码器、图像特征提取器以及风格整合模块的多模态GAN架构。
• 引入对抗损失以推动生成图像的真实性。
• 结合文本-图像一致性损失，使生成视觉效果与文本输入对齐。
• 应用风格匹配损失，确保风格线索与所提供的风格保持一致。
• 在多个公开数据集上评估该方法，以评估图像质量与跨模态一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 一个基于GAN的框架是否能够有效地将文本描述、参考图像和风格信息结合起来，生成一致的多模态图像？
• RQ2 所提出的损失（对抗、文本-图像一致性、风格匹配）是否在保真度和风格对齐方面优于基线方法？
• RQ3 在不同公开数据集上，该方法在视觉质量和多模态一致性方面的表现如何？

主要发现

• 该方法在多个公开数据集上生成的图像具有高清晰度和一致性。
• 相比现有方法，该方法在摘要中展示了显著的性能提升。
• 结果为多模态图像生成提供了新见解和广泛的应用前景。