Original Research Journal

Article title: ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОЭТАПНОЙ ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ТЕКСТОВОМУ ОПИСАНИЮ

Authors: Дроздов Д. С., Федоров В. О., Белов Ю. С.

Keywords: генеративно-состязательные сети, генерация изображений, глубокое обучение

الصفحات: 186-193

Abstract:

В данной статье описывается архитектура многоэтапной генеративно состязательной сети, которая используются для генерации изображений по текстовому описанию. Данная модель состоит из многоэтапной композиции блоков, состоящих из генератора и дискриминатора. Первый генератор создает грубую форму изображения на основе текстовых описаний, а второй генератор уточняет детали и создает финальное изображение. Дискриминатор оценивает качество изображений, и обучение происходит путем улучшения качества изображений для их более точной классификации дискриминатором. В процессе обучения генератор старается создать изображение, которое будет максимально близко к своему текстовому описанию, тогда как дискриминатор старается различать настоящие изображения от сгенерированных. Многоэтапная архитектура стековых генеративно состязательных сетей позволяет избежать проблем с градиентным затуханием, что обеспечивает более стабильное обучение и повышение качества сгенерированных изображений.

Full text is not available

Download full text
  • ISSN: 2222-0402

Полезная информация

Get a FREE mansucript checking

Our expert team reviews the manuscript and prepares a useful report regarding what can be improved. It's fast and it's FREE.

We are also professionals in language editing. Try us and learn more about what our services by clicking here