1. 毕业设计（论文）主要内容：

针对文本描述如何自动合成真实的图像这个问题，研究一种基于GAN网络从文本描述生成图像的方法。提取文字特征用来学习一个文本的特征表示，利用这些特征得到一个比较真实的图像。在深入研究对抗生成网络的基本原理基础上，本课题拟实现一个基于python的仿真过程，即基于文本描述的图像生成，要求首先提取文字描述特征，能够根据文本特征生成图片，要求判断生成的图片的真假以及是否符合描述，从而实现针对文本描述合成真假难辨的图像的目标。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。

（2）完成开题报告及任务书。

（3）采用python实现对基于文本描述的图像生成，要求提取文字描述特征，并能够根据文本特征生成图片，要求判断生成的图片的真假以及是否符合描述，从而实现针对文本描述合成真假难辨的图像的目标。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

（3）第7－9周：实现文本特征的提取。

4. 主要参考文献

[1]scottreed, zeynep akata, xinchen yan,et al.generative adversarial text to imagesynthesis proceedings of the 33rd international conference on machinelearning, pmlr 48:1060-1069, 2016.

[2]denton,e. l., chintala, s., fergus, r., et al. deep generative image models using alaplacian pyramid of adversarial networks. in nips, 2015.

[3] 周顺先,蒋励,林霜巧,龚德良,王鲁达.基于word2vector的文本特征化表示方法[j].重庆邮电大学学报(自然科学版),2018,30(02):272-279.