这是AAAI2018用GAN和reinforcement learning（RL）做Photo Stream Story Telling的文章。paper链接https://pdfs.semanticscholar.org/977b/eecdf0b5c3487d03738cff501c79770f0858.pdf，暂时还没有找到作何的主页和相关的code，文章题目Show, Reward and Tell: Automatic Generation of Narrative Paragraph from Photo Stream by Adversarial Training
个人瞎扯：看这篇文章的两个原因
- 这个task算是跨媒体任务中比较有意思的。
- 这篇paper同时利用了GAN和reinforcement learning（RL）
文章要做的事情（Photo Stream Story Telling）：
输入：photo strean（several images） 输出：paragraph
文章show出来的example如下图所示。
与state-of-the-art方法和ground-truth对比结果如下所示。
method
paper的framework如下所示。
文章中的几个点：
Multi-modal Discriminator（sentence-level）： generate relevance sentence of image。判断的内容为图像分别与成对，不成对和生成的sentence做concatenation（discriminate concatenation）。
Language-style Discriminator（paragraph-level）： generate human-level story。判断的内容为ground truth stories (gt), random combinations of ground truth sentences (random) and the generated narrative paragraphs (generated)（discriminate paragraph）。
Reward Function： 对relevant sentence和human-level story做reward。