文本生成图像技术旨在根据给定的文本描述自动生成与之语义对应的图像，是计算机视觉和自然语言处理领域一项极具挑战性的交叉研究任务。

近年来，深度学习技术的快速发展为文本生成图像任务带来了突破性进展。

生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等深度生成模型的出现，使得生成图像的质量和多样性得到了显著提升。

本文首先介绍了文本生成图像技术的相关概念，包括深度学习、生成对抗网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

接着，对文本生成图像技术的发展历程和研究现状进行了综述，重点介绍了基于深度学习的文本生成图像算法，包括基于GAN的方法、基于VAE的方法以及其他方法。

然后，对不同方法的优缺点和适用场景进行了分析比较。

最后，总结了文本生成图像技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：文本生成图像；深度学习；生成对抗网络；卷积神经网络；循环神经网络

#1.1深度学习深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，从海量数据中学习数据特征表示，并进行预测和决策。

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，成为人工智能领域的研究热点。