随着计算机技术的不断进步,图像生成技术也在飞速发展。本文提出了一种以中文文本为输入的海报生成
方法,将StackGan模型的第二阶段改进为超分辨率模型(GAN_SR3)。我们引入CLIP模型将中文文本映射到高维编
码,提升文本与图像的匹配度。通过在StackGan的第一阶段输入编码和随机噪声,生成低分辨率图像,然后输入至
改进的超分辨率模型SR3,获得高分辨率海报。在自建数据集上与其他模型进行比较,实验结果显示GAN_SR3在电
影海报和网络海报数据集上获得更高的Inception Score和更小的FID。