摘要
文本生成图像技术旨在根据给定的文本描述自动生成与之语义匹配的图像，是计算机视觉和自然语言处理领域的一项交叉研究课题，具有重要的学术价值和广泛的应用前景。
近年来，深度学习的兴起为文本生成图像技术带来了革命性的突破，使得生成的图像质量和语义一致性都得到了显著提升。
本文首先介绍了文本生成图像问题的背景、研究意义以及国内外研究现状，并对深度学习、生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等相关概念进行了阐述。
随后，本文重点综述了基于深度学习的文本生成图像算法，包括生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)和DiffusionModel等，并对这些算法的优缺点和适用场景进行了比较分析。
接着，本文介绍了文本特征提取方法，包括词嵌入技术、句子和段落表示等，并讨论了不同文本特征提取方法对图像生成质量的影响。
最后，本文对文本生成图像技术的发展趋势进行了展望，并提出了一些未来可能的研究方向。
关键词：文本生成图像；深度学习；生成对抗网络；变分自编码器；DiffusionModel
近年来，深度学习(DeepLearning,DL)[6-9]技术在人工智能领域取得了突破性进展，推动了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的快速发展。
其中，文本生成图像(Text-to-ImageSynthesis)技术作为一项极具挑战性的跨模态生成任务，受到了学术界和工业界的广泛关注。
该技术旨在使计算机能够根据给定的文本描述，自动生成与之语义相匹配的图像。
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