薛志杭 許喆銘 郎叢妍 馮松鶴 王 濤 李浥東

（北京交通大學(xué)計算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院 北京 100044）

（xzhbjtu@163.com）

近年來，基于圖像及文本的跨媒體融合研究受到了廣泛關(guān)注，如視覺問答[1]、圖像字幕生成[2]、文本生成圖像[3]等.文本生成圖像（text-to-image，TTI）作為跨媒體領(lǐng)域的一個前沿任務(wù)，旨在通過一段自然語言文本生成與文本語義內(nèi)容對應(yīng)的高分辨率圖像.目前，該任務(wù)已被廣泛用于圖像編輯、視頻游戲、跨平臺多媒體檢索和計算機(jī)輔助設(shè)計等領(lǐng)域，成為當(dāng)前計算機(jī)視覺和跨媒體分析領(lǐng)域的熱門研究課題之一.其研究價值主要來源于2 個方面：1）獲取圖像的代價是昂貴的，而通過生成圖像可以減少獲取特定圖像的代價；2）圖像生成可以創(chuàng)造一些新穎的圖像，而有些圖像在現(xiàn)實生活中是無法獲得的，如梵高風(fēng)格的繪畫作品.

在文本生成圖像任務(wù)中，文本空間與圖像空間之間存在較大的語義鴻溝，如何縮小這一差異已成為文本生成圖像任務(wù)面臨的主要挑戰(zhàn).針對這一問題，近年來隨著生成對抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network,GAN）[4]的出現(xiàn)及其在各類視覺任務(wù)上的優(yōu)越表現(xiàn)，基于GAN 的文本生成圖像方法[5-7]不斷涌現(xiàn)并取得了一定進(jìn)展.Xu 等人[5]提出了一種基于跨模態(tài)的注意力模型，該模型在文本編碼器內(nèi)，利用跨模態(tài)的注意力機(jī)制，對文本信息與圖像信息進(jìn)行交叉注意力編碼和語義對齊.LeicaGAN 模型[6]、CPGAN模型[7]等通過在文本編碼器中加入額外的視覺信息，將提取到的文本特征與視覺特征進(jìn)行特征融合，從而縮小語義鴻溝.盡管這些方法試圖減少文本與圖像之間的跨模態(tài)差異，但是它們?nèi)匀淮嬖诓蛔?首先，在文本特征提取過程中，這些方法大多關(guān)注于文本編碼器的優(yōu)化，忽略了初始文本語義特征的局限性，使得模型在對齊圖像與文本特征時，過分依賴于初始文本編碼器的性能，忽視了具有語義一致性的生成圖像對文本信息的增強(qiáng)作用，因而導(dǎo)致文本信息表征能力下降.其次，這些方法沒有考慮生成目標(biāo)區(qū)域間的交互，影響了生成圖像質(zhì)量.常見的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往對小尺寸目標(biāo)的識別定位能力不足[8]，且訓(xùn)練樣本集合中通常僅包含圖像級標(biāo)注信息[9-10]，缺少目標(biāo)區(qū)域級的細(xì)粒度監(jiān)督信息，不利于這些深度模型對目標(biāo)區(qū)域之間的關(guān)系進(jìn)一步挖掘，使得前景、背景分界模糊.

針對上述2 點(diǎn)不足，我們創(chuàng)新性地提出了一種基于圖像-文本語義一致性的文本生成圖像方法（text-toimage generation method based on image-text semantic consistency）ITSC-GAN，其利用不同分辨率的生成圖像信息對初始文本信息進(jìn)行增強(qiáng)，并利用區(qū)域注意力機(jī)制關(guān)注圖像子區(qū)域之間的內(nèi)在關(guān)系，從而使文本與生成圖像具有更高的一致性，并且使得生成圖像中的顯著區(qū)域得到增強(qiáng).具體地，ITSC-GAN 包含2 個主要模塊，分別是圖像區(qū)域注意力模塊（image regional attention module,IRAM）和文本信息增強(qiáng)模塊（text information enhancement module,TEM）.IRAM 從圖像空間角度出發(fā)，首先提取圖像區(qū)域特征，之后利用自注意力機(jī)制挖掘圖像子區(qū)域之間的關(guān)系，強(qiáng)化圖像區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)，使得生成圖像中的目標(biāo)更完整，前景與目標(biāo)區(qū)域的邊界更加清晰.TEM 從文本空間角度出發(fā)，利用交叉注意力模塊和生成圖像信息對初始文本信息進(jìn)一步增強(qiáng)，從而提高生成圖像與文本的一致性.在IRAM 和TEM 兩個模塊的聯(lián)合作用下，ITSC-GAN 模型能夠有效挖掘圖像局部區(qū)域與文本語義標(biāo)簽的潛在對應(yīng)關(guān)系，從而進(jìn)一步提高圖像子區(qū)域與文本語義的一致性.

本文主要的貢獻(xiàn)有3 個方面：

1）提出了方法ITSC-GAN，其通過挖掘圖像區(qū)域關(guān)系并增強(qiáng)文本信息，減少圖像空間與文本空間的語義鴻溝，提升了這2 種模態(tài)間的語義一致性.

2）為實現(xiàn)ITSC-GAN 模型，本文創(chuàng)新性地提出2個模塊TEM 和IRAM.其中，TEM 通過交叉注意力機(jī)制將文本特征與圖像特征進(jìn)行語義對齊，增強(qiáng)了生成圖像與文本描述的語義一致性.IRAM 通過自注意力機(jī)制學(xué)習(xí)圖像子區(qū)域之間的相互關(guān)系，增強(qiáng)前景、背景的區(qū)分度，使目標(biāo)區(qū)域劃分更加精確，并且使生成圖像中的目標(biāo)更完整.

3）在CUB 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對比實驗及消融實驗.與已有方法相比，本文方法ITSC-GAN 取得了更優(yōu)的性能，且所生成的圖像更加逼真.大量的實驗結(jié)果驗證了本文方法的優(yōu)越性.

1 相關(guān)工作

1.1 圖像生成方法

2016 年，GAN-INT-CLS 模型[3]將GAN 應(yīng)用于文本生成圖像任務(wù)中，引起了基于GAN 的文本生成圖像方法的研究熱潮.目前已有大量的文本生成圖像方法，其中包括經(jīng)典的多級對抗生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[11-12]、鏡像方法[13]、動態(tài)記憶力方法[14]、注意力方法[5]等.StackGAN 模型[11]和StackGAN++模型[12]提出了多級GAN 結(jié)構(gòu)，有效降低生成高分辨率圖像的難度，但其忽略了生成圖像與文本的語義一致性，導(dǎo)致生成圖像質(zhì)量較差.Qiao 等人[13]通過CycleGAN 模型[15]與AugCycleGAN 模型[16]的啟發(fā)，提出了 MirrorGAN 模型[13]，將鏡像方法引入文本生成圖像中.DM-GAN 模型[14]為了解決最終生成圖像質(zhì)量受最低分辨率生成圖像的影響，將動態(tài)記憶方法引入到文本生成圖像任務(wù)中.AttnGAN 模型[5]將注意力機(jī)制引入到文本生成圖像任務(wù)中.該方法在文本編碼器中，將文字信息和圖像信息進(jìn)行交叉注意力編碼以及語義對齊，并在生成圖像的過程中，采用交叉注意力方法，利用文本特征與圖像特征的注意力權(quán)重信息，將文本特征動態(tài)地轉(zhuǎn)化成圖像特征，從而改善生成圖像的質(zhì)量.后續(xù)許多方法，如MirrorGAN模型[13]、DM-GAN 模型[14]、SegAttnGAN 模型[17]等均利用文本編碼器來進(jìn)行語義對齊.然而，這類模型都存在一個缺陷，即過于依賴預(yù)訓(xùn)練中的文本編碼器性能.雖然在某種程度上，文字編碼器能夠彌補(bǔ)文本和圖像之間的語義鴻溝，但是仍有可能出現(xiàn)語義不對齊的情況，進(jìn)而使得后續(xù)過程中，文本特征向圖像特征的動態(tài)轉(zhuǎn)換也存在一定的局限性.

1.2 自注意力與交叉注意力

近年來，將Transformer 模型[18-23]應(yīng)用到跨模態(tài)任務(wù)中成為研究熱門.這些工作利用自注意力方法與跨模態(tài)的交叉注意力方法，實現(xiàn)模型的性能提升.VisualBERT[19]，VL-BERT[20]，ViLBERT[21]旨在構(gòu)建輸入的文本信息與輸入圖像中的子區(qū)域的內(nèi)在關(guān)系，并進(jìn)行語義對齊，這些模型在視覺問答、視覺推理的任務(wù)中都有良好的表現(xiàn).Unicoder-VL[22]通過構(gòu)建一個預(yù)訓(xùn)練的通用編碼器，學(xué)習(xí)視覺和語言的聯(lián)合表示方法，在視覺和語言的跨模態(tài)任務(wù)中都有顯著效果.Wang 等人[23]提出的跨模態(tài)自適應(yīng)消息傳遞可以自適應(yīng)地控制消息跨模態(tài)傳遞的信息流，在圖像檢索任務(wù)中有不錯的表現(xiàn).

自注意力與交叉注意力在文本生成圖像任務(wù)中也有很好的應(yīng)用，如XMC-GAN 模型[24]使用跨模態(tài)交叉注意力模塊作為文本編碼器，將文本特征與圖像特征進(jìn)行翻譯和對齊.Naveen 等人[25]在AttnGAN模型[5]的基礎(chǔ)上，利用BERT[26]，GPT2[27]等不同的模型作為文本編碼器，來解決從文本描述中提取語義信息的困難.然而這些模型在使用自注意力與交叉注意力方法時，雖然考慮了文本描述中單詞的相互關(guān)系以及文本描述與圖像之間的跨模態(tài)關(guān)系，但是忽略了圖像子區(qū)域之間的相互關(guān)系，不利于捕獲圖像和文本信息的映射關(guān)系.

2 ITSC-GAN 模型

2.1 模型整體結(jié)構(gòu)

圖1 展示了ITSC-GAN 模型的整體結(jié)構(gòu).給定一個文本描述T=(Tl|l=0,1,…,L-1)，ITSC-GAN 模型的目的是輸出生成圖像X={xi|i=0,1,2}，其中L代表文本描述的單詞數(shù)量，i對應(yīng)不同分辨率的生成階段.模型由文本編碼器、圖像編碼器和3 級GAN 構(gòu)成.其中，3 級GAN 包含生成模塊 Fi(·)與本文提出的圖像區(qū)域注意力模塊和文本信息增強(qiáng)模塊.文本描述T經(jīng)由文本編碼器，提取全局句子特征向量s和單詞特征矩陣W.之后將特征向量s與隨機(jī)噪聲z拼接后，輸入到3 級GAN 中，經(jīng)由生成模塊得到圖像特征hi，再經(jīng)由圖像區(qū)域注意力模塊得到圖像區(qū)域特征fi，該模塊建立圖像子區(qū)域之間的聯(lián)系.然后將區(qū)域特征fi與初始單詞特征矩陣W傳入文本信息增強(qiáng)模塊，該模塊將文本特征與圖像特征進(jìn)行語義對齊，并實現(xiàn)特征融合，得到圖像特征.之后通過生成模塊 Fi+1(·)得到圖像特征hi+1.然后將得到圖像特征H={hi|i=0,1,2}，分別傳入對應(yīng)的生成器Gi(i=0,1,2)中，得到生成圖像xi(i=0,1,2).最后將生成圖像與全局句子特征向量s分別傳入到判別器Di中，判別生成圖像的真假以及生成圖像和文本描述是否語義一致.

Fig.1 The architecture of ITSC-GAN圖1 ITSC-GAN 的框架圖

2.2 文本編碼器與圖像編碼器

1）文本編碼器.如圖1 所示，給定文本T，文本編碼器將輸出全局句子特征向量s和單詞特征矩陣W.本文采用長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（long short term memory，LSTM）作為文本編碼器.此過程形式化地表現(xiàn)為

其中W=(wl|l=0,1,…,L-1)∈RD×L，wl是第l個單詞的特征向量，對應(yīng)第l個隱藏層輸出，而s∈RD是最后一個隱藏層的輸出，式 FLSTM(·) 為長短時記憶網(wǎng)絡(luò)，D為wl和s的向量維度.

本文還采用了條件增強(qiáng)模塊[11]，由于數(shù)據(jù)集中存在文本圖像對稀少的問題，通過該模塊對文本句子特征進(jìn)行重采樣，增加隨機(jī)性，增強(qiáng)模型的魯棒性，增強(qiáng)公式為

其中sca∈RD′,D′是經(jīng)過條件增強(qiáng)后的向量維度.

2）圖像編碼器.圖像編碼器旨在從圖像中提取特征.本文的圖像編碼器采用Inception-v3 模型[28]，該編碼器在ImageNet[29]數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練.

其中Iimg為輸入圖像，fc∈RD×N為圖像提取到的圖像特征，由模型的中間層得到.fv∈RD為圖像全局特征，由模型最后一層得到.

2.3 多級生成網(wǎng)絡(luò)

如圖1 所示，將在得到全局句子特征向量sca和單詞特征矩陣W后，送入GAN.GAN 中含有3 個生成器G0,G1,G2,分別生成64×64×3，128×128×3，256×256×3 分辨率的圖像.3 個生成器的輸入分別為隱向量h0，h1，h2.將GAN 公式化后為：

其中z表示服從標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的隨機(jī)噪聲，式為第i階段的圖像區(qū)域注意力模塊，式為第i階段的文本信息增強(qiáng)模塊，式 Fi(·) 是第i階段的生成模塊，xi表示生成圖像.

2.3.1 圖像區(qū)域注意力模塊（IRAM）

IRAM 旨在構(gòu)建生成圖像子區(qū)域間的聯(lián)系，使得生成目標(biāo)更具完整性，前景、背景邊界更加清晰.如圖2（a）所示，本文設(shè)計的IRAM 主要由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和自注意力模塊（self-attention module，SAM）所構(gòu)成.SAM 結(jié)構(gòu)如圖2（b）所示，由Transformer[18]中的多頭注意力和前饋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成.圖像特征hi經(jīng)過CNN 得到區(qū)域特征fi，之后通過3 個線性層分別映射到相應(yīng)的特征空間得到Qs，Ks，Vs，并利用Qs，Ks，Vs完成對區(qū)域特征fi的自注意力，得到區(qū)域特征.這一過程的具體公式有：

其中WQ，WK和WV均為權(quán)重矩陣，λs為自定義參數(shù)，F(xiàn)CNN(·)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).

2.3.2 文本信息增強(qiáng)模塊（TEM）

TEM 旨在利用生成圖像增強(qiáng)文本特征的表征能力，進(jìn)而增強(qiáng)生成圖像與文本描述的語義一致性.如圖2（a）所示，本文設(shè)計的TEM 主要由交叉注意力模塊（cross-attention module，CAM）與交叉注意力層（crossattention layer，CAL）構(gòu)成.其中CAM 的結(jié)構(gòu)如圖2（c）所示，其包含2 個連續(xù)的多頭注意力，且子層是并行解碼多個對象.TEM 的輸入為單詞特征矩陣W.與SAM 一致，在CAM 的第1 個多頭注意力中，通過線性層得到，，，并實現(xiàn)對W的自注意力.在第2個多頭注意力中，將該層得到的與SAM 中得到的Ks，Vs進(jìn)行注意力權(quán)重計算，得到注意力權(quán)重矩陣M，并實現(xiàn)文本特征與圖像特征的交叉注意力，得到單詞特征矩陣=(|l=0,1,…,L-1)∈RD×L.上述過程用公式表示為：

之后，得到的權(quán)重矩陣M和特征矩陣作為輸入傳入CAL 中，其結(jié)構(gòu)如圖2（d）所示.CAL 中的計算公式為：

其中 αj,i的含義是第i個單詞與第j個圖像子區(qū)域的相似度.最終可得到=(c0,c1,…,cN-1)∈RD×N，實現(xiàn)由文本特征到圖像特征的動態(tài)表示.

2.4 損失函數(shù)

ITSC-GAN 模型的損失函數(shù)由生成器和判別器的損失函數(shù)構(gòu)成.生成器的損失函數(shù)LG定義為

其中Gi表示第i個生成器.式（16）中等號右側(cè)的第1項為生成損失函數(shù)LGi，第2 項為條件增強(qiáng)損失函數(shù)Lca[11]，第3 項為DAMSM 損失函數(shù)[5].其中 λ1和 λ2是條件增強(qiáng)損失和DAMSM 損失的相應(yīng)權(quán)重.生成損失函數(shù)LGi展開為

其中Di代表第i個判別器，等號右側(cè)括號內(nèi)的第1 項為非條件損失函數(shù)，其功能是使生成圖像效果更逼真，第2 項為條件損失函數(shù)，其功能是使生成圖像和文本描述語義一致.條件增強(qiáng)損失函數(shù)Lca展開為

其中DKL(·) 為計算KL 散度公式，μ(·) 與 Σ(·)分別是求均值與方差公式.Lca的功能是增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，避免模型過擬合.對于DAMSM 損失函數(shù)[5]，其功能是通過預(yù)訓(xùn)練的文本編碼器和圖像編碼器，衡量圖片與文本的匹配程度，使文本與對應(yīng)的圖像具有語義一致性.

判別器的損失函數(shù)LDtotal為

其中LDi為非條件損失函數(shù)，用于判別輸入圖像的真假；LCDi為條件損失函數(shù)，用于判別輸入的圖像和文本描述是否語義一致.LDi與LCDi展開式為：

3 實 驗

3.1 實驗設(shè)置

在實驗中，我們將AttnGAN 模型[5]作為基礎(chǔ)模型.文本編碼器采用Bi-LSTM 構(gòu)建文本特征，單詞特征維度為256，語句長度為18.圖像編碼器采用Inceptionv3 網(wǎng)絡(luò)，全局圖像特征維度為2 048，局部圖像特征維度為768.設(shè)置式（16）中參數(shù)λ1=1，λ2=5，SAM 和CAM模塊的子層數(shù)m=1，多頭注意力數(shù)n=8.本文使用Adam優(yōu)化器迭代訓(xùn)練整個網(wǎng)絡(luò)，批處理（batch size）大小為33，初始學(xué)習(xí)率（initial learning rate）為0.000 2，網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練次數(shù)為600.

3.2 數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo)

為了驗證本文所提方法的有效性，本文在單目標(biāo)數(shù)據(jù)集CUB[9]以及更復(fù)雜的多目標(biāo)數(shù)據(jù)集COCO[10]上進(jìn)行訓(xùn)練和測試.CUB 數(shù)據(jù)集包含200 種鳥類圖像共11 788 張.其中，訓(xùn)練集含有8 855 張圖像，測試集含有2 933 張圖像，每一張圖像對應(yīng)10 句文本描述.由于CUB 數(shù)據(jù)集中80%的鳥類的目標(biāo)部分僅占整體圖像的50%左右[9]，背景干擾較大，因此本文首先對圖像進(jìn)行了裁剪等預(yù)處理操作，以確保目標(biāo)部分占圖像的75%，突出前景目標(biāo).COCO 數(shù)據(jù)集包含多個目標(biāo)和復(fù)雜背景的圖像.其中，訓(xùn)練集含有82 783 張圖像，測試集含有40 470 張圖像，每一張圖像對應(yīng)5 句本文描述.

本文采用了初始分?jǐn)?shù)[30]（inception score，IS）、Fréchet 初始距離[31]（Fréchet inception distance,FID）和R-precision[5]作為評價指標(biāo)，定性地評價ITSC-GAN模型的生成效果.其中IS的計算公式為

其中x為生成樣本，y為圖像編碼器模型所預(yù)測的標(biāo)簽.p(y|x)和p(y)分別是標(biāo)簽y的后驗概率和邊緣概率，Ex(·)是求期望運(yùn)算，exp(·)為指數(shù)運(yùn)算.IS分?jǐn)?shù)越高，證明生成圖像的質(zhì)量越高且更具有多樣性.

FID主要用于計算2 個多維變量分布之間的距離，本文通過預(yù)訓(xùn)練的圖像編碼器模型，提取生成圖像和真實圖像的特征，并計算FID分?jǐn)?shù)：

其中 μx，μx′分別是真實圖像與生成圖像的均值，Σx，Σx′則分別是真實圖像和生成圖像的協(xié)方差矩陣，tr(·)為矩陣求跡運(yùn)算.FID越低，表示生成圖像和真實圖像的特征距離越近，所產(chǎn)生的生成圖像質(zhì)量越接近真實圖像的質(zhì)量，即生成圖像的質(zhì)量更高.

由于IS和FID評分并不能衡量生成圖像是否良好地依賴于文本描述，所以本文采用了R-precision作為評價指標(biāo)，其用于衡量生成圖像與文本的一致性.R-precision是在檢索上常用的指標(biāo)，本文利用生成圖像檢索相對應(yīng)的文本描述.具體地，首先計算1 個全局圖像特征和100 個候選句子向量之間的余弦距離D.設(shè)候選句子向量中包含了R個匹配文本與100-R個隨機(jī)選擇的不匹配文本.在每次檢索中，對于相似度前R個文本描述中，若有r個文本描述與生成圖像相匹配，則R-precision=r/R.在實驗中，我們將設(shè)置R=1.另外，我們將生成圖像分成10 份進(jìn)行檢索，最后取結(jié)果的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差.

3.3 實驗結(jié)果

3.3.1 定量分析

表1 列出了ITSC-GAN 模型與當(dāng)前主流方法在CUB 數(shù)據(jù)集的性能對比結(jié)果.由表1 結(jié)果可以看到，ITSC-GAN 模型的表現(xiàn)最優(yōu).在IS評分的表現(xiàn)上，與AttnGAN 模型[5]相比，ITSC-GAN 模型有明顯的提升，IS評分從4.31 增長到4.63，提升了約7.42%.與MirrorGAN模型[13]相比，ITSC-GAN 模型在IS評分上也提升了1.5%左右.這充分說明ITSC-GAN 模型在生成圖像的質(zhì)量與多樣性上性能更好，所生成圖像的清晰度更優(yōu).在FID評分的表現(xiàn)上，相比AttnGAN 模型[5]獲得24.37 的FID分?jǐn)?shù)，ITSC-GAN 模型的FID分?jǐn)?shù)為17.36，降低了28.76%.與MirrorGAN 模型[13]在FID的表現(xiàn)相對比，ITSC-GAN 模型所獲得的FID降低了5.34%.這說明ITSC-GAN 模型相比于其他模型，生成的圖像更加逼真，在細(xì)粒度細(xì)節(jié)上表現(xiàn)更好.

Table 1 Performance Comparison of ITSC-GAN and Mainstream Methods on CUB Dataset（mean ±std）表1 CUB 數(shù)據(jù)集上ITSC-GAN 與主流方法的性能對比（mean ± std）

在R-precision評分的表現(xiàn)上，與AttnGAN 模型[5]相比，ITSC-GAN 模型有顯著提升，R-precision評分從67.82%增長至82.77%，提升了約14.95%.與DM-GAN模型[14]和MPFGAN 模型[32]相比，ITSC-GAN 模型在R-precision評分上分別提升了約10.46%和5.28%.Rprecision性能的顯著提升充分說明ITSC-GAN 模型生成的圖像與文本描述的匹配程度更加緊密，在保持文本圖像語義一致性上表現(xiàn)更加優(yōu)異.

3.3.2 定性分析

圖3 為ITSC-GAN 與其他模型在CUB 測試集上生成圖片的對比結(jié)果.如圖3 所示，StackGAN 模型[11]與StackGAN++模型[12]所生成的圖像雖在生成圖像的紋理上表現(xiàn)較好，但是僅生成了目標(biāo)的大致輪廓，細(xì)節(jié)部分較模糊，生成效果不佳.AttnGAN 模型[5]、MirrorGAN 模型[13]與DM-GAN 模型[14]生成的圖像中，雖然輪廓清晰，提升了紋理細(xì)節(jié)，但背景與目標(biāo)邊界不夠清晰，且存在“多頭鳥”與“多腳鳥”等目標(biāo)不完整的問題（如圖3 的AttnGAN 行的第3 列、MirrorGAN行的第7 列與DM-GAN 行的第9 列所示）.同時，這些方法的生成圖像與文本描述在細(xì)節(jié)上沒有保持良好的語義一致性，即生成的目標(biāo)與文本描述不一致（如圖3 的AttnGAN 行的第7 列、MirrorGAN 行的第12 列與DM-GAN 行的第13 列所示）.而相比之下，ITSC-GAN 模型生成的圖像輪廓更加清晰，在細(xì)節(jié)紋理上表現(xiàn)更好，生成目標(biāo)更加完整，前景與背景的邊界更加明確.在細(xì)節(jié)上，生成圖像與文本描述具有良好的語義一致性.上述與主流方法的生成圖像對比示例體現(xiàn)了本文所提方法的優(yōu)越性.

Fig.3 Results comparison of ITSC-GAN and the baseline models on CUB test set圖3 ITSC-GAN 與基線模型在CUB 測試集上的結(jié)果比較

3.4 驗證實驗

3.4.1 消融實驗

為了驗證本文方法中各個模塊的有效性，本文在AttnGAN 模型[5]的基礎(chǔ)上，依次增加IRAM 與TEM，并在CUB 數(shù)據(jù)集上構(gòu)建消融實驗，其結(jié)果如表2 所示.與AttnGAN 基礎(chǔ)模型相比，加入IRAM 的模型在IS評分中獲得了3%左右的提升，這說明挖掘圖像子區(qū)域之間的關(guān)系有助于生成圖像質(zhì)量的提高.另外，相比于基礎(chǔ)模型，加入TEM 的模型在R-precision評分上獲得了13.28%左右的提升，證明了TEM 有利于文本與生成圖像的語義對齊.ITSC-GAN 方法在基礎(chǔ)模型的基礎(chǔ)上同時引入IRAM 和TEM，在IS分?jǐn)?shù)與Rprecision評分上均取得了最佳表現(xiàn).這說明IRAM 通過在視覺空間對圖像特征添加區(qū)域注意力機(jī)制，增強(qiáng)了圖像特征的表征能力.該圖像特征作為TEM 的輸入，進(jìn)一步增強(qiáng)文本特征，提升了文本與圖像的語義一致性.

Table 2 Ablation Experiments on CUB Dataset（mean ±std）表2 CUB 數(shù)據(jù)集上的消融實驗（mean ± std）

為了更進(jìn)一步分析模塊的作用，本文對不同模塊的生成圖像進(jìn)行了可視化對比，如圖4 所示.相比于基礎(chǔ)模型，加入IRAM 的模型所生成的圖像在前景、背景分界部分更為明晰.而加入TEM 的模型所生成的圖像，雖然在輪廓邊緣上較為模糊，但與文本信息保持了更好的語義一致性.上述定性和定量的分析結(jié)果均證明了本文所提出的IRAM 模塊與TEM 模塊的有效性.

Fig.4 Comparison of generated images from different modules圖4 不同模塊的生成圖像比較

3.4.2 模塊子層數(shù)的影響

表3 展示了在CUB 數(shù)據(jù)集上SAM 和CAM 子層數(shù)m對模型性能的影響.根據(jù)表3 的實驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)子層數(shù)m=1 時，IS分?jǐn)?shù)最高，模型性能最好；而當(dāng)子層數(shù)m>1 時，IS評分與R-precision評分呈現(xiàn)斷崖式下降.

Table 3 Comparison of IS and R-precision for Different Module Layers m（mean ± std）表3 不同模塊層數(shù) m 的IS 和R-precision 對比（mean ±std）

如圖5 為不同m取值下的生成圖像結(jié)果.可以看到，隨著層數(shù)m的提升，前景與背景的區(qū)分度越來越差，如圖5 最后一行第2 列的圖像中，鳥的尾部與背景邊界模糊.同時也逐漸出現(xiàn)文本描述與生成圖像語義不一致的問題，如隨著m的增大，生成圖像中對于單詞“red”的表現(xiàn)越來越差.圖5 表明，過大的子層數(shù)m不利于生成高質(zhì)量圖像.

Fig.5 Impact of module sublayer m on the generated images圖5 不同模塊子層數(shù)m 對生成圖像的影響

3.4.3 不同數(shù)據(jù)集的結(jié)果展示

為了更進(jìn)一步驗證ITSC-GAN 的有效性，本文在COCO 數(shù)據(jù)集也進(jìn)行了相應(yīng)的訓(xùn)練與測試.如表4的結(jié)果展示，ITSC-GAN 模型在IS和R-precision評分上都有所提升.與基礎(chǔ)模型相比，ITSC-GAN 模型在IS評分上獲得了5.45%左右的提升，這說明ITSCGAN 模型生成的多目標(biāo)、復(fù)雜場景圖像質(zhì)量更好，清晰度更佳.另外，相比于基礎(chǔ)模型，ITSC-GAN 模型在R-precision評分上獲得了約6.50%的提升，證明了ITSC-GAN 模型所生成的圖像與文本的語義一致性更強(qiáng).

Table 4 Experimental Results on COCO Dataset（mean ±std）表4 COCO 數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果（mean ± std）

如圖6 展示了基礎(chǔ)模型與ITSC-GAN 模型的生成圖像效果對比.基礎(chǔ)模型生成的圖像存在多目標(biāo)邊界模糊、生成目標(biāo)不完整、與文本無法保持良好的語義一致性的問題（如圖6“基礎(chǔ)模型”第5 列所示）.而ITSC-GAN 模型生成的圖像多目標(biāo)邊界更加清晰，生成目標(biāo)更加完整，在細(xì)節(jié)紋理上表現(xiàn)更好，與文本具有較好的語義一致性.

Fig.6 Presentation of results from COCO dataset圖6 COCO 數(shù)據(jù)集的結(jié)果展示

4 結(jié)束語

本文提出了一種基于圖像-文本語義一致性的文本生成圖像方法ITSC-GAN.我們創(chuàng)新性地提出了圖像區(qū)域注意力模塊（IRAM）與文本信息增強(qiáng)模塊（TEM）.其中，前者構(gòu)建圖像區(qū)域之間的聯(lián)系，后者實現(xiàn)視覺與語言跨模態(tài)的語義對齊，增強(qiáng)了生成圖像的質(zhì)量和文本與圖像語義的一致性.在公開的文本生成圖像數(shù)據(jù)集CUB 上，大量的對比及消融實驗結(jié)果驗證了ITSC-GAN 方法的有效性和優(yōu)越性.然而所設(shè)計的TEM 仍有進(jìn)步的空間，在后續(xù)的工作中會對其更進(jìn)一步改進(jìn)，例如：1）增強(qiáng)文本編碼器，得到表征能力更強(qiáng)的文本特征；2）將增強(qiáng)后的文本信息與未增強(qiáng)的文本信息進(jìn)行自適應(yīng)地結(jié)合，從而進(jìn)一步增強(qiáng)文本特征的表征能力.

作者貢獻(xiàn)聲明：薛志杭提出論文想法，負(fù)責(zé)文獻(xiàn)調(diào)研、實驗設(shè)計與分析以及論文的撰寫與修改；許喆銘負(fù)責(zé)文獻(xiàn)調(diào)研，參與論文想法的討論，撰寫并修改論文摘要、引言；郎叢妍負(fù)責(zé)整體指導(dǎo)，參與論文想法的討論，梳理論文邏輯，撰寫并修改論文摘要與前言；馮松鶴、王濤、李浥東對論文的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容提供指導(dǎo)意見，確定了論文的研究思路.