根据给定的条件，为某个问题提供一个生成模型。

问题的具体描述和特征，例如“在给定的数据集上生成文章”，并提供相关的数据集。
问题描述：在给定的数据集上生成一组图像标题。

数据集：COCO数据集（来自微软的通用物体检测，分割和图像字幕挑战赛），其中包含超过328,000张图像和5个标题。每个图像都有一个对应的标题，目标是使用生成模型来生成注释。

生成模型：可以使用序列到序列（seq2seq）模型，比如循环神经网络（RNN-LSTM）和注意力机制，对图像进行编码和解码，以生成相应的标题。输入是图像的编码，输出是标题的解码。可以使用BLEU（双语评价下的语言理解程度）分数来评估生成的标题与真实标题的相似性。