A study on optimizing deep learning models for creative generation of animated new media advertisements: an application based on improved generative adversarial networks (GANs) and variational autocoders (VAEs)
Notice bibliographique
Résumé
In order to optimize the performance of generative adversarial networks on automatic advertisement image generation, this paper combines the variational self-encoder with generative adversarial networks, which consists of four parts: encoder network, decoder network, target-to-be-attacked network, and discriminator network to form a new adversarial sample generation method based on GANs, i.e., AdvAE-GAN model.To make the generated samples more clear and natural, the adversarial learning mechanism and similarity metric (PCE) are added to the AdvAE-GAN model.To obtain the performance of the model in diverse image coloring, multiple methods are elicited for subjective and objective qualitative evaluation and model complexity analysis, respectively.Combining the four standard datasets of AWA, CUB, SUN and FLO, zero-sample image recognition, generalized zero-sample learning experiments are carried out sequentially to derive the loss value curve of the model.The visual effects of animated advertisements generated by AdvAE-GAN model are rated using questionnaire research.For the product effect of animated advertisements generated by AdvAE-GAN model, the category diversity, design diversity, animation contour completeness, and image clarity indexes with scores above 7 account for 70.47%, 85.82%, 76.73%, and 84.02%, respectively.The animated advertisement generation model based on improved generative adversarial network is recognized by the market as well as the society and can be deepened.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».