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TIG模型背后的核心原理涉及复杂的神经网络的利用，通常利用诸如生成对抗网络（GAN）和自动回归变形金刚等体系结构。这些模型具有理解和解释文本输入的能力，随后生成与所提供的描述保持一致的图像。该过程涉及从文本提示中学习复杂的模式，纹理和上下文细节，展示了这些模型在不同域中彻底改变内容创建的潜力。随着TIG的景观继续发展，必须对现有文献进行全面审查，以了解这个新兴领域内的细微差别，挑战和进步。在这篇综述中，我们深入研究了15篇开创性论文，这些论文对文本到图像生成模型的开发和完善有重大贡献。
对图像生成模型的文本调查-IJRPR
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