图像内容的智能分析解读（即输入一张图像自动地生成人类自然语言的描述）是计算机视觉相关领域的重点研究课题。受此启发，本项目反其道而行之，研究基于深度神经网络实现自然语言的图形化转述。本项目采用卷积神经网络于循环神经网络的复合网络模型进行自然语言处理，并将通过自编码网络的特征转译成能被生成对抗网络（GAN）所能理解的编码，通过GAN生成能够反映输入的自然语言的图像。这种方法可以低成本快速地生成海量带标签的数据，对于大规模数据分析和建模具有重要意义。