文本到图像生成：基于混合字符级卷积-递归神经网络的 DC-GAN

DC-GAN 是一种深度卷积生成对抗网络，其特点是使用混合字符级卷积-递归神经网络编码的文本特征作为条件。在这个网络中，生成器网络 G 和判别器网络 D 都是基于文本特征进行前馈的，它们的输入也都是由混合字符级卷积-递归神经网络编码的文本特征。G 的目标是生成逼真的样本，而 D 的目标是区分生成器生成的样本和真实样本。通过训练 DC-GAN，我们可以生成与文本特征相关的逼真图像，从而实现文本到图像的转换。这种方法在图像生成、图像修复、图像注释等领域具有广泛的应用前景。