使用attention+GAN网络输入文本生成和文本相匹配的图像（文本描述生成）

【实例简介】
该代码是CVPR2018一篇关于文本到图像合成的文章，经过测试可以使用
【实例截图】
【核心代码】
AttnGAN-master
└── AttnGAN-master
├── DAMSMencoders
├── LICENSE
├── README.md
├── code
│   ├── GlobalAttention.py
│   ├── cfg
│   │   ├── DAMSM
│   │   │   ├── bird.yml
│   │   │   └── coco.yml
│   │   ├── bird_attn2.yml
│   │   ├── bird_attnDCGAN2.yml
│   │   ├── coco_attn2.yml
│   │   ├── eval_bird.yml
│   │   ├── eval_bird_attnDCGAN2.yml
│   │   └── eval_coco.yml
│   ├── datasets.py
│   ├── main.py
│   ├── miscc
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.py
│   │   ├── losses.py
│   │   └── utils.py
│   ├── model.py
│   ├── pretrain_DAMSM.py
│   └── trainer.py
├── data
├── eval
│   ├── FreeMono.ttf
│   ├── GlobalAttention.py
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── data
│   │   ├── bird_AttnGAN2.pth
│   │   ├── captions.pickle
│   │   └── text_encoder200.pth
│   ├── dockerfile.cpu
│   ├── dockerfile.gpu
│   ├── eval.py
│   ├── main.py
│   ├── miscc
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.py
│   │   └── utils.py
│   ├── model.py
│   └── requirements.txt
├── example_bird.png
├── example_coco.png
├── framework.png
└── models

11 directories, 39 files