Otros autores son: Can Qin, Stefano Ermon, Yun Fu
GlueGen fue aceptado por el ICCV.
En el campo de la síntesis de texto a imagen, que avanza con rapidez, los notables progresos en la generación de imágenes realistas a partir de indicaciones textuales han sido evidentes. Sin embargo, sigue existiendo un reto importante: ¿cómo podemos integrar a la perfección potentes codificadores de texto preentrenados en
sistemas de síntesis de texto a imagen?
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