Аннотация
ВВЕДЕНИЕ 4
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1. Анализ работ по генерации изображений 7
1.2. Обзор аналогов и существующих решений 10
1.3. Обзор решений для создания нейронный сетей 13
2. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 15
2.1. Сверточные нейронные сети 15
2.2. Генеративно-состязательные нейронные сети 17
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ 19
3.1. Требования к системе 19
3.2. Варианты использования системы 19
3.3. Компоненты, входящие в систему 21
3.4. Диаграмма деятельности системы 22
3.5. Проектирование графического интерфейса 22
4. РЕАЛИЗАЦИЯ 24
4.1. Средства разработки 24
4.2. Формирование обучающей выборки 24
4.3. Топология нейронной сети 25
4.4. Программная реализация нейронной сети, обучение 26
4.5. Веб-интерфейс 28
5. ТЕСТИРОВАНИЕ 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32
ЛИТЕРАТУРА 33
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.
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.
