一种基于动态自注意力生成对抗网络的图像合成方法

摘要

本发明公开了一种基于动态自注意力生成对抗网络的图像合成方法，属于计算机视觉领域。该方法首先选择生成对抗网络作为基本框架，并对训练图片进行归一化，还对正态分布进行采样得到噪声样本。本发明借鉴了Linformer算法和动态卷积算法，并对发明中使用的多头自注意力机制进行改进，增加了每个自注意力头之间的联系和约束，使得这些自注意力头可以去学习到图像的各种模式知识。本发明充分地发挥了动态自注意力机制和生成对抗网络的优势，提出的动态自注意力模块可大幅度降低多头自注意力机制的计算复杂度，并改善生成对抗网络的模式崩塌和训练不稳定等问题。