Тема: РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЗАДАННОЙ ХУДОЖЕСТВЕННОЙ СТИЛИСТИКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Нейронные сети - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функ­ционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток жи­вого организма .
Генеративно-состязательная нейронная сеть (Generative Adversarial Networks) - алгоритм машинного обучения, работа которого строится на ос­нове двух «соперничающих» нейронных сетей. Принцип алгоритма заклю­чается в том, что одна из этих сетей, называемая генератором, пытается сге­нерировать определенные образцы (например, изображения, видео или лю­бые другие данные, на генерацию которых она запрограммирована), а дру­гая сеть, называемая дискриминатором, старается решить, является ли пред­ставленный ей образец настоящим или сгенерированным. Задачей генера­тора является производство таких образцов, которые дискриминатор сочтет настоящими, в то время как задача дискриминатора противоположна - он должен отбраковать сгенерированные образцы .
АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
За последние годы возрос интерес к направлению в области исследо­вания нейронных сетей, связанному с генерацией изображений. В первую очередь это связано с тем, что была представлена модель генеративно-со­стязательных нейронных сетей , с помощью которой удалось добиться значительных успехов в данной области.
Изображения, созданные подобными нейронными сетями, могут найти практическое применение в различных областях. Одним из вариантов использования является генерация изображений для обучающей выборки в исследованиях, сопряженных с медициной . Помимо этого, подобные технологии могут быть использованы для улучшения качества существую­щих изображений . Также они могут быть использованы для восстанов­ления утраченных частей изображения . Помимо этого, изображения, полностью генерируемые искусственным интеллектом, имеют возможность стать перспективным направлением в современном искусстве.
Одной из главных задач в генерации художественных изображений является обучение нейронной сети способности творить в определенном стиле. Поскольку одним из залогов удачного обучения является наличие об­ширной обучающей выборки было выбрано направление обучения нейрон­ной сети для генерации изображений в стилистике, характерной для япон­ской анимации. Оно является перспективным за счет достаточно обширного количества материала для обучения, имеющего общие стилистические осо­бенности.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
Целью данной работы является разработка приложения, для генера­ции изображений в заданной художественной стилистике с применением нейросетевых технологий.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следую­щие задачи.
1. Провести обзор существующих аналогов и научной литературы по заданной предметной области.
2. Подготовить обучающую и тестовую выборку изображений в стиле аниме.
3. Программно реализовать и обучить нейронную сеть.
4. Провести тестирование реализованной нейронной сети.
5. Разработать веб-приложение, генерирующее изображения и про­вести его тестирование.
СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ
Работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, библиографии и приложения. Объем работы составляет 35 страниц, объем библиографии со­ставляет 21 источник.
В первой главе приводится анализ предметной области, обзор анало­гов, а также существующих решений поставленной задачи.
Во второй главе содержится описание архитектуры нейронной сети.
В третьей главе приведены функциональные и нефункциональные требования к системе, диаграмма вариантов, а также спецификация.
В четвертой главе содержится описание процесса разработки прило­жения.
В пятой главе приведены результаты тестирования системы.
В заключении описываются результаты проделанной работы, а также направления дальнейших исследований.
Купить

В рамках данной дипломной работы было разработано приложение, для генерации изображений в заданной художественной стилистике с при­менением нейросетевых технологий.
В ходе выполнения работы были решены следующие задачи.
1. Проведен обзор существующих аналогов и научной литературы по заданной предметной области.
2. Подготовлена обучающая и тестовая выборка изображений в стиле аниме.
3. Программно реализована и обучена нейронную сеть.
4. Проведено тестирование реализованной нейронной сети.
5. Разработано веб-приложение, генерирующее изображения.
6. Проведено его тестирование.
Направление дальнейших исследований является улучшение качества и правдоподобности генерируемых изображений.
Купить