1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的应用取得了显著成果。

文本生成图像作为一项极具挑战性的交叉学科任务，近年来受到学术界和工业界的广泛关注，其旨在根据给定的文本描述自动生成与之语义相符的图像。

本选题以深度学习为基础，探索高效的文本生成图像算法，并开发相应的应用系统，具有重要的理论价值和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，文本生成图像技术取得了显著进展，这得益于深度学习技术的快速发展。

生成对抗网络(gans)和变分自编码器(vaes)等深度生成模型的出现，为文本生成图像提供了强大的技术支持。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将针对文本生成图像任务，研究基于深度学习的算法，并开发相应的应用系统。

1. 主要内容

1.深入研究文本特征提取方法：-分析现有文本特征提取方法的优缺点，如词嵌入、循环神经网络等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：1.文献调研阶段：-深入研究国内外文本生成图像领域的最新研究成果、算法模型和关键技术，为本研究提供理论基础和技术参考。

-收集整理相关文献资料，包括期刊论文、会议论文、技术报告、开源代码等，构建完整的知识体系。

2.算法设计与实现阶段：-基于深度学习理论，设计文本生成图像算法模型，包括文本特征提取模块、图像生成模块等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.融合预训练语言模型：-探索将大规模预训练语言模型（如bert、gpt等）应用于文本特征提取，以获取更全面、更准确的文本语义信息，提升生成图像的语义一致性。

2.改进图像生成网络结构：-提出新的图像生成网络结构，例如结合注意力机制、多阶段生成等方法，提升生成图像的质量、多样性和细节表现力。

3.优化模型训练策略：-探索新的损失函数和训练策略，例如循环一致性损失、强化学习等，提升模型的训练效率和生成效果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘炜, 张凯, 王帅, 等. 深度学习时代文本生成图像技术综述[j]. 软件学报, 2021, 32(9): 2778-2802.

2. 黄岩, 张天翼, 陈佳豪, 等. 基于深度学习的文本生成图像研究综述[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(1): 13-24.

3. 李宏伟, 刘洋, 程学旗, 等. 生成对抗网络及其在图像生成中的应用综述[j]. 自动化学报, 2018, 44(3): 388-408.