emotion-aware-art-captioning：基于 ResNet-50 与 Transformer 的情感感知艺术图像描述开源项目

一个深度学习开源项目，探索图像描述模型如何为艺术品生成兼顾视觉内容和情感解读的描述。项目采用 ResNet-50 编码器和 LSTM 或 Transformer 解码器，基于 ArtEmis 数据集训练，本地数据包含 436,152 条描述对应 76,799 幅画作，并探索风格、情感表示与对比学习目标。模型权重不含在仓库中，需自行训练或提供兼容 checkpoint 才能运行推理。