AttnGAN是GAN的一种变体，要知道AttnGAN是什么，首先我们要知道什么是GAN！

Gan（生成式对抗网络）

生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
在该模型中，有两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出
举个简单的例子：

• 判别模型：给定一张图，判断这张图里的动物是猫还是狗D（是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片）
• 生成模型：给一系列猫的图片，生成一张新的猫咪（不在数据集里）G（是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)）

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。
而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。
这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。
最后博弈的结果是什么？在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。
这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。

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定义GAN的目标函数为V(G，D)，在博弈过程中，G希望减少V的值让自己生成的分布无法识别，而D希望增大V的值让自己可以高效的判别出数据的真假类别，则V(G，D)的表达式为

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既然GAN已经有所了解了，那么AttnGAN又是什么呢？

AttnGAN（注意生成对抗网络）

上文已经说到，他是GAN的一种变体，他可以根据写下的文字生成图像，在以往的常规做法是将整个句子编码为condition向量，与随机采样的高斯噪音$z$进行拼接，经过卷积神经网络（GAN，变分自编码等）来上采样生成图像。而仅通过编码整个句子去生成图像会忽略掉一些细粒度的信息，而这些细粒度的信息是由单词层面来决定的（例如颜色、形状等）。
所以AttnGAN就是解决他的好办法，在生成过程中引入对单词的注意力机制，这种注意力机制需要把相关的单词与对应的图像区域匹配起来。

其中的模型有两个部分组成：

Attentional Generative Network

该部分使用了注意力机制来生成图像中的子区域，并且在生成每个子区域时还考虑了文本中与该子区域最相关的词。

DAMSM

该部分用来计算生成的图像与文本的匹配程度。用来训练生成器。

Pipeline

• 输入的文本通过一个Text Encoder 得到 sentence feature 和word features
• 用sentence feature 生成一个低分辨率的图像I0
• 基于I0 加入 word features 和setence feature 生成更高分辨率细粒度的图像

引用资料：
【1】https://segmentfault.com/a/1190000021743424?utm_medium=referral&utm_source=tuicool
【2】https://www.cnblogs.com/zzycv/p/11704771.html
【3】https://github.com/taoxugit/AttnGAN
【4】https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Xu_AttnGAN_Fine-Grained_Text_CVPR_2018_paper.pdf
【5】https://blog.csdn.net/zlrai5895/article/details/81366834
【6】https://blog.csdn.net/appearance_/article/details/79185644