Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U004309, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Математичне та програмне забезпечення системи генерації зображень на основі методів глибинного навчання Автор Будзінський Євген Олександрович Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/67136 Видання Київ Опис 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. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити