Search academic texts

Information × Registration Number 2123U004309, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Будзінський Євген Олександрович popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/67136 popup.publisher Київ Description Дипломну роботу виконано на 73 аркушах, вона містить 3 додатки та перелік посилань на використані джерела з 21 найменувань. У роботі наведено 30 рисунків та 8 таблиць. Метою даної роботи є спрощення та алгоритмізація процесу створення зображень художнього характеру. Автоматизація процесу апроксимації розподілу зображень, як даних у багатовимірному просторі, та генерація зображень, що мають схожий набір характеристик до початкових даних. У роботі проведено аналіз існуючих рішень для вирішення проблеми генерації зображень, а саме: генеративна змагальна мережа, варіаційний автокодувальник та дифузійна модель. Виконано їх порівняння з погляду на швидкість навчання, якості згенерованих зображень та швидкості генерації кожного окремого зображення. Для вирішення поставленої задачі, було використано генеративну змагальну мережу. Для підвищення ефективності генерації зображень, було вирішено об’єднати модель генеративної змагальної мережі зі структурою згорткових нейронних мереж. Проведено пошук модифікації генеративної змагальної мережі, яка б дозволила побороти проблему колапсу режиму. Встановлено, що модель генеративної змагальної мережі Васерштайна з градієнтним штрафом, дозволяє вирішити проблему колапсу режиму, щонайменше на розглянутому проміжку навчання, тому її було обрано в якості основної. Розроблено систему, що дозволяє генерувати зображення художнього характеру. Виконано тестування розробленої системи. popup.nrat_date 2025-01-29 Close