2518-1092Научный результат. Информационные технологии2518-109210.18413/2518-1092-2024-9-1-0-83408ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ<strong>ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ</strong><strong>THE USE OF GENERATIVE-ADVERSARIAL NEURAL NETWORKS FOR IMAGE GENERATION</strong>ИльинскаяЕлена ВладимировнаIlinskajaElena Vladimirovnachmireva@bsu.edu.ruГолышеваЕлизавета НиколаевнаGolyshevaElizaveta NikolaevnaМедведевАлексей АндреевичMedvedevAlexey AndreevichМасалитинНикита СергеевичMasalitinNikita Sergeevich20249100

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.

This article discusses the topic of image generation using neural networks. Thanks to the development of deeper learning and artificial intelligence, neural networks have become a powerful tool for creating realistic and expressive images. Image generation using neural networks is one of the most promising areas of artificial intelligence. Neural networks allow you to generate images that not only meet certain requirements, but are also new and original. This article discusses the key aspects of using neural networks in image generation. The main attention is paid to the analysis of various architectures and approaches in the field of image generation using neural networks. Key aspects such as conditional generation, generative-adversarial networks (GAN) are investigated and compared. Applications of neural networks in various fields, including art, design and synthesis of photorealistic images, are also considered. The most well-known neural networks used to solve this problem are presented, as well as their advantages and disadvantages. The prospects for the development of neural networks for image generation are discussed.

нейронные сетигенерация изображенийглубокое обучениеусловная генерациягенеративно-состязательные сетиneural networksimage generationdeeper learningconditional generationgenerative-adversarial networksСписок литературы1. Лекун Я. Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения, 2021&nbsp;г., 370 с.2. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. &laquo;Глубокое обучение&raquo;, 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.