简介:摘要:为了提升文本生成图像模型生成图像的质量,提出了利用语义和空间信息来增加全局和局部注意力的空间自注意力生成对抗网络模型。生成网络的输入除了句子文本特征和随机向量之外,还加入了单词级特征作为约束条件,为了让生成图像的整体布局更加清晰,引入了空间自注意力模块,利用其保留了语义标注的空间信息,使生成器在生成图像时更加关注图像的整体布局,规范了对象的整体位置,对生成器起正向优化作用。通过训练 SEAGAN模型最终模型能够通过文本描述生成具有细粒度的清晰的镜架图像,为项目减少了眼镜设计和拍摄图像中的成本,生成的镜框图像也达到了商品所需的清晰度,这也证明了模型在工业领域中的有效性。
简介:应急管理信息文本作为应急管理部门内部交流的一种信息文本,承担了信息通报和工作交流的功能。受应急管理特殊行政文化影响,应急管理信息文本具有准确、简短和快速的特点,在传递中包含了行政和知识双重属性。由于在我国公共安全管理模式从综合减灾模式走向全面危机管理的模式中,并没有改变原有行政机构的内部设置和功能调整,于是,应急系统运行过程中,应急管理信息文本的政治功能越来越凸现.而行政功能日趋下降。同时,作为应急管理委员会的办事机构——应急委员会办公室在日常工作中协调能力非常有限;从而导致在防灾、减灾和备灾日常工作中,应急办难以发挥其协调和规划的功能。因此.开发应急管理信息文本的知识功能有利于改善其行政功能,也有助于应急管理工作的科学化、模块化和常规化的建设。