整个硕士几年，总结下，可以这样规划：
从论文的角度来说，第一年就是理论基础，论文的第一章和第二章；第二年就是论文的第三章，利用基础知识，发现问题、分析问题、解决问题；
第三年就是论文的第四章和第五章了，将两年的学习和研究成果进行实验和实践，分析和整理数据反馈，完善。分析和展望未来可以完善的发展的方向。
而要学习优秀论文的结构和大纲，最高效的方法是去搜索一些和自己选题近似的论文，看看别人的目录都是怎么写的，再结合这里的框架和自己的课题，调整难度，最后形成自己论文的框架。
首先我们需要完整的看看一个最基本的框架是什么样子的，弄懂理清硕士论文的几大部分是做什么的，有个整体的大纲和目录设计。整体我把它划分为：摘要、绪论、文献综述（相关理论和技术基础）、方法、实验、结论与展望。
标准摘要包含四个层次的内容：目的-方法-结果-结论。
文献综述不是综述文献，而是去找到问题，不是为了综述而述。并不在于对所有的相关文献作详尽描述和总结，应该是对相关研究现状的高度概括。至此，已经把研究问题、研究目标、研究方法明确了，并且对它们已经证明了、辩护了。
此部分主要是对方法的描述。也是每篇论文的核心创新点、核心技术路线和内容具体实现的部分，不同领域的论文写作方法不一样，可能包括理论的详细建立、模型结构的分析、数学公式的推导等，此处不展开讨论。
此部分主要是对方法的验证和实验的结果展示。包括数据的来源、数据的处理方式、采集数据的时间周期、描述性的统计值、网络训练的平台、模型训练过程中的超 参数、评价指标的计算方式、可视化实验结果、模块消融实验的结果等经过严密的逻辑推理和论证所得出最终的、总体的实验结果，此处不展开讨论。。
结论是论文主要成果的总结，客观反映了论文或研究成果的价值。
论文结论与问题相呼应，同摘要一样可为读者和二次文献作者提供依据。
结论的内容不是对研究结果的简单重复，而是对研究结果更深人一步的认识‘是从正文部分的全部内容出发，并涉及引言的部分内容，经过判断、归纳、推理等过程而得到的新的总观点。毕业论文的研究结论通常由三部分构成：研究结论、不足之处、后续研究或建议。
在展望部分，除了回顾和总结论文内容，还需要对未来研究方向进行展望和规划。探讨该领域未来的发展趋势和热点问题，并提供自己的看法和建议；提出未解决的关键问题和需要进一步深入研究的方向，并指出下一步的研究目标和方法；分析研究成果的应用前景和潜力，探讨对产业和社会的实际意义；
文章首先提出了一种基于通道和像素注意力的深度注意力单阶段生成对抗网络（Deep Attention Generation Adversarial Networks for Text-to-Image Generation, DA-GAN）。具体而言，其在生成器中的每个采样层加入通道注意力和像素注意力机制，用以指导生成器生成更加贴合文本描述的图像。
而针对当需要生成复杂图像时，单阶段判别模型无法提供细粒度的判别信息的问题，作者在DA-GAN的基础上，提出了一种基于通道-像素注意力和全局-局部语言表示的双重表示注意力网络（Dual Representation Attention for Text-to-Image Synthesis, DRA-GAN）。具体而言，其通过在判别器中联合全局的句子信息和局部的单词信息，从而在生成器深度融合文本图像信息的同时，判别器能够提供更丰富的监督信号。
论文大纲如下：
在传统的基于文本的图像生成模型中，忽视了特征图中非局部特征的重要性。为了应对这个问题，本文提出了一种全新的文本图像融合方法，即基于动态区域的文本图像融合层。这种方法引入了长距离依赖关系学习和图像区域特征修正的思想，缓解了目前主流模型只关注图像局部特征的问题。该模型能够动态将特征图根据特征点的语义关系划分为不同的区域，并以区域为基础对特征图进行基于文本信息的优化。同时，它还可以使得卷积网络从处理局部特征的限制中解放出来，这是对以局部特征为基础的生成器的补充。
此外，本文还发现了在基于文本的图像生成模型中广泛使用的基于注意力机制的文本图像相似度损失函数的不足之处。由于生成的图片与真实数据集之间存在差异，这种损失函数无法有效地利用对比学习来提升模型的效能。为了解决这个问题，本文在计算文本信息的后验概率时引入了真实的图像数据，也就是在匹配文本特征的计算过程中，生成的图像数据不仅需要彼此之间相互区分，还需要与真实的图像数据区分开来，这迫使生成器合成出与文本信息更加一致的图片。