Otros autores son: Can Qin, Stefano Ermon, Yun Fu
GlueGen fue aceptado por el ICCV.
En el campo de la s铆ntesis de texto a imagen, que avanza con rapidez, los notables progresos en la generaci贸n de im谩genes realistas a partir de indicaciones textuales han sido evidentes. Sin embargo, sigue existiendo un reto importante: 驴c贸mo podemos integrar a la perfecci贸n potentes codificadores de texto preentrenados en
sistemas de s铆ntesis de texto a imagen?
Seguir leyendo