텍스트 설명만으로 이미지를 생성하도록 모델을 학습하는 자동 텍스트 대 이미지(Text-to-Image) 합성은 최근 상당한 관심을 받고 있는 어려운 작업이다. 이 연구는 머신러닝(ML) 모델이 시각적 속성을 캡처하고 텍스트와 관련시키는 방법에 대한 풍부한 통찰력을 제공한다.스케치(Sketche), 객체 마스크(Object Masks) 또는 마우스 트레이스(Mouse Traces)와 같은 이미지 생성을 안내하는 다른 종류의 입력과 비교할 때, 설명 문장은 시각적 개념을 표현하는 더 직관적이고 유연한 방법이다.따라서 강력한 자동 텍스트
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