ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
В данной статье рассматривается тема генерации изображений с использованием генеративно-состязательных нейронных сетей. Благодаря развитию глубокого обучения и искусственного интеллекта, нейросети стали мощным инструментом для создания реалистичных и выразительных изображений. Генерация изображений с помощью нейросетей является одной из наиболее перспективных областей искусственного интеллекта. Нейросети позволяют генерировать изображения, которые не только соответствуют заданным параметрам, но также являются новыми и оригинальными. В этой статье рассматриваются ключевые аспекты использования нейросетей в генерации изображений. Основное внимание уделяется анализу различных архитектур и подходов в области генерации изображений с помощью нейронных сетей. Ключевые аспекты, такие как условная генерация, генеративно-состязательные сети (GAN), исследуются и сравниваются. Также рассматриваются применения нейросетей в различных сферах, включая искусство, дизайн и синтез фотореалистичных изображений. Представлены наиболее известные нейросети, используемые для этой задачи, а также их преимущества и недостатки. Обсуждаются перспективы развития нейросетей для генерации изображений.
Ильинская Е.В., Голышева Е.Н., Медведев А.А., Масалитин Н.С. Применение генеративно-состязательных нейросетей для генерации изображений // Научный результат. Информационные технологии. – Т.9, №1, 2024. – С. 73-78. DOI: 10.18413/2518-1092-2024-9-1-0-8
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
1. Лекун Я. Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения, 2021 г., 370 с.
2. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. «Глубокое обучение», 2017 г., 653 с.
3. Безгачев Ф.В. Применение нейросетей в искусственной генерации лиц, 2021 г. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-neyrosetey-v-iskusstvennoy-generatsii-lits.
4. Сантану Паттанаяк. Генерация изображений с помощью TensorFlow, 2022 г., 698 с.
5. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики, М.: Ленанд, 2019 г., 224 c.
6. Cigliano A. Generative adversarial networks, 2018 г. URL: https://www.linkedin.com/pulse/generative-adversarial-networks-andrea-cigliano.
7. Ха Д., Шмидхубер Ю. Модели мира, 2018 г., 21 с.
8. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории, М.: РиС, 2023 г., 496 c.
9. Андреева О.В. Формирование оптимального алгоритма верификации изображений на основе нейронных сетей, Современные проблемы науки и образования, 2015 г., №1-1, С. 268.
10. Мазуров М.Е. Распознавание сложных объектов избирательными нейронными, Нейрокомпьютеры и их применение: тез. Докл., 2022 г., С. 60-61.