Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61857
Название: | Засоби впровадження генеративних зображень за допомогою машинного навчання моделей (в контексті створення мультимедійного контенту) |
Авторы: | Лебедєв, Вадим Сергійович |
Ключевые слова: | кваліфікаційна робота дипломна робота веб-ресурс машинне навчання зображення макет верстка створення модель |
Дата публикации: | дек-2023 |
Издательство: | Національний авіаційний університет |
Библиографическое описание: | Лебедєв В. С. Засоби впровадження генеративних зображень за допомогою машинного навчання моделей (в контексті створення мультимедійного контенту). - Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр спеціальності 186 "Видавництво та поліграфія". - Національний авіаційний університет. - Київ, 2023. – 91 с. |
Краткий осмотр (реферат): | Можливо, найважливішим досягненням останнього десятиліття в галузі комп’ютерного бачення та машинного навчання став винахід GAN (Generative Adversarial Networks) — методу, який запровадив можливість мислити за межами того, що вже було присутнє в даних, кроком у цілковито новій галузі, яка тепер називається генеративним моделюванням. Однак, пройшовши через фазу підйому, GAN почали стикатися з плато, коли більшість методів намагалися вирішити деякі вузькі місця, з якими стикалися змагальні методи. Справа не в окремих методах, а в змагальності самої проблеми. З випуском Dall-E 2, Imagen, Stable Diffusion і Midjourney дифузійні моделі захопили світ штурмом, надихаючи на творчість і розсуваючи межі машинного навчання. Ці моделі можуть генерувати майже нескінченну різноманітність зображень із текстових підказок, у тому числі фотореалістичні, фантастичні, футуристичні та, звичайно, чарівні. Ці можливості переосмислюють, що для людства означає взаємодія з технологіями, надаючи нам здібності створювати майже будь-які зображення, які ми можемо уявити. Але, навіть з їх розширеними можливостями дифузійні моделі мають обмеження. Однак, оскільки ці моделі постійно вдосконалюються або наступна генеративна парадигма бере верх, вони дозволять людству створювати зображення, відео та інші захоплюючі враження простою думкою. |
Описание: | Робота публікується згідно наказу ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник кваліфікаційної роботи: к.тех.н., зав.каф. кафедри комп’ютерних мультимедійних технологій Бобарчук Олександр Антонович |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61857 |
Располагается в коллекциях: | Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри комп'ютерних мультимедійних технологій |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
ФМВ_2023_186_Лєбєдєв В. С.pdf | Кваліфікаційна робота ОС магістр | 4.9 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.