摘要
本申请涉及图像生成技术领域,公开了一种基于文本的图像生成方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括:接收多个用户节点的图像生成请求并解析初始文本数据进行深度编码,得到每个用户节点的编码文本数据;进行文本特征增强处理,得到每个用户节点的文本特征向量;通过中心节点将改进循环变分自编码器和多尺度动态卷积神经网络分发至每个用户节点并进行图像生成网络训练,得到每个用户节点的目标输出图像;构建每个用户节点的初始网络参数组合并进行全局参数分析,得到目标网络参数组合;进行网络参数更新和迭代优化,生成目标图像生成模型,本申请提高了基于文本的图像生成效率。
技术关键词
动态卷积神经网络
节点
文本特征向量
图像生成方法
图像生成模型
参数
编码向量
图像生成网络
图像生成设备
编码器
注意力机制
深度编码
深度卷积网络
图像生成装置
数据
局部特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
支撑模块
监控管理模块
数据收集单元
节点
数据分析单元
多模态信息融合
样本
构建系统
智能管理模块
关节点
内容生成方法
注意力
样本
机器可读存储介质
文本特征向量
传输路径
状态空间搜索
网络拓扑信息
时间敏感网络
时延控制方法