Розробка та дослідження штучних нейронних мереж для генерації зображень

Abstract

Мета роботи полягає в дослідженні шляхів вирішення задачі генерування зображень на базі використання сучасних технологічних концепцій, алгоритмів і методів у сфері штучних нейронних мереж, що втілюються моделями генеративних мереж, а також в аналізі актуальності та проблематики реалізації завдання на поточному рівні розвитку інформаційних наук. Основне завдання визначається проведенням як теоретичного вивчення існуючих моделей генеративних мереж, так і програмним втіленням механізмів і принципів їх роботи, аналізу отримуваних результатів. Об’єкт дослідження – процес генерування інформаційних об’єктів, що представляють собою цифрові растрові зображення. Предмет дослідження – моделі генеративно-змагальних і дифузійних штучних нейронних мереж для створення зображень, основні механізми, фактори й можливості їх реалізації. Основними методами досліджень є аналіз та порівняння інструментів та методів вирішення проблематики генерування зображень за рахунок втілення моделей генеративних мереж. У роботі досліджено: задача генерування зображень; методологія генеративних мереж; генеративно-змагальні та дифузійні моделі, що використовуються для створення зображень. Результати роботи можуть бути використані для подальшої розробки користувальницьких програмних продуктів, а також для кращого розуміння процесу та технік генерування зображень.The purpose of the work is to study ways to solve the problem of image generation based on the use of modern technological concepts, algorithms and methods in the field of artificial neural networks, which are embodied in generative network models, as well as to analyse the relevance and problems of the task at the current level of development of information sciences. The main task is determined by both theoretical study of existing models of generative networks and software implementation of mechanisms and principles of their operation, analysis of the results obtained. The object of research is the process of generating information objects that are digital raster images. The subject of the research is models of generative-competitive and diffusion artificial neural networks for image creation, the main mechanisms, factors and possibilities of their implementation. The main research methods are the analysis and comparison of tools and methods for solving the problem of image generation through the implementation of generative network models. The paper investigates: the task of generating images; the methodology of generative networks; generative-adversarial and diffusion models used to create images. The results can be used for further development of custom software products, as well as for a better understanding of the process and techniques of image generation.