Нейронные сети для генерации изображений. Недостатки сети Кондинский

Актуальность темы обусловлена значительным интересом к искусственному интеллекту и его применению в творческих индустриях, таких как графический дизайн, цифровое искусство и медиапроизводство. Разработка и совершенствование нейронных сетей для генерации изображений открывают новые горизонты в области компьютерного зрения и цифрового творчества. Однако, вместе с огромным потенциалом, эти технологии представляют и определенные вызовы и проблемы, включая вопросы этики, авторства и технические ограничения, которые необходимо учитывать для дальнейшего развития и эффективного использования. Предметом исследования являются нейронные сети и их применение в процессе генерации изображений. Объектом исследования выступают конкретные методы и алгоритмы, используемые нейронными сетями для создания визуальных произведений, а также анализ недостатков и ограничений одной из таких сетей — сети Kandinsky. Целью данного реферата является исследование и анализ способов использования нейронных сетей для генерации изображений, с особым акцентом на изучение недостатков гипотетической сети Kandinsky Задачи исследования: - рассмотреть методы генерации изображений с использованием нейронных сетей - изучить недостатки сети Kandinsky Структура работы состоит из введения, двух параграфов, заключения, списка использованной литературы..

---

Всё время занимает подготовка магистерской диссертации в Воронеже ? Work5 поможет освободить время.

---

В реферате "Нейронные сети для генерации изображений. Недостатки сети Кандиский" мы провели всесторонний анализ двух ключевых аспектов: методов генерации изображений с использованием нейронных сетей и конкретных недостатков гипотетической сети Kandinsky. Исследование показало, что использование нейронных сетей для генерации изображений открывает значительные возможности в цифровом искусстве и дизайне. Технологии, такие как глубокое обучение и алгоритмы машинного зрения, позволяют создавать сложные и детализированные изображения, отражающие различные художественные стили. Эти методы обладают потенциалом не только для имитации существующих произведений искусства, но и для создания оригинальных работ, вдохновленных разнообразными визуальными традициями. Однако, как было подробно изложено в реферате, сеть Kandinsky имеет ряд недостатков. Ограниченность в интерпретации искусства Кандинского, проблемы с генерализацией и воспроизведением стиля, технические ограничения и этические вопросы авторства и оригинальности представляют собой значительные вызовы. Эти недостатки подчеркивают необходимость более глубокого понимания того, как нейронные сети могут влиять на искусство и как они должны быть разработаны, чтобы уважать и расширять границы творческого выражения. Таким образом, исследование подтверждает, что нейронные сети представляют собой мощный инструмент в области генерации изображений, но также иллюстрирует важность учета их ограничений и недостатков. Разработка и применение этих технологий требуют баланса между техническими инновациями, художественным вдохновением и этическими соображениями, чтобы полностью раскрыть их потенциал в создании новых форм искусства и дизайна.

1. Грибунин В.Г., Оков И.Н., Туринцев И.В. Цифровая стеганография. М., Солон- Пресс, 2002. – 263 с. 2. Грибунин В.Г., Туринцев И.В., Оков И.Н. Цифровая стеганография. М., Солон- Пресс, 2009. – 272 с. 3. Конахович Г.Ф., Пузыренко А.Ю. Компьютерная стеганография. Теория и практика. Киев, МК-Пресс, 2006. – 288 с. 4. Коростиль Ю.М., Шелест М.Е. Принципы построения стеганографических систем со структурной технологией. Тр. VII Междунар. конф. «Автоматика-2000». Ч. 1. Львов, ДНД1П, 2000, с. 273-286. 5. Нейросеть Kandinsky 3.0. Электронный ресурс: https://neuroseti.ru/neyroset-kandinsky-dlya-sozdaniya-izobrazheniy/ (дата обращения:14.12.2023) 6. Bandyopadhyay S.K. Advisor to chancellor. A proposed method for image ste- ganography. Res. Med. Eng. Sci., 2018, vol. 3, no. 4, art. RMES.000569.2018.DOI: http://dx.doi.org/10.31031/rmes.2018.03.000569(дата обращения: 14.12.2023) 7. Das S., Das S., Bandyopadhya B., et al. Steganography and steganalysis: different approaches. IJCITAE, 2008, vol. 2, no. 1. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1111.3758(дата обращения: 14.12.2023) 8. Dinh L., Krueger D., Bengio Y. NICE: non-linear independent components estimation. ICLR, 2015. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1410.8516(дата обращения: 14.12.2023) 9. Dinh L., Sohl-Dickstein J., Bengio S. Density estimation using Real NVP. ICLR, 2017. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1605.08803(дата обращения: 14.12.2023) 10. Hayes J., Danezis G. Generating steganographic images via adversarial training. Proc. NIPS, 2017, pp. 1951-1960. 11. Joshi K., Gill S., Yadav R. A new method of image steganography using 7th bit of a pixel as indicator by introducing the successive temporary pixel in the gray scale image. J. Comput. Netw. Commun., 2018 – 11 с. 12. Kaur H., Ran J. A survey on different techniques of steganography. MATEC Web Conf., 2016, vol. 57, art. 02003. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/20165702003(дата обращения: 14.12.2023) 13. Nashat D., Mamdouh L. An efficient steganographic technique for hiding data. J. Egypt Math. Soc., 2019, vol. 27, pp. 57-71.DOI: https://doi.org/10.1186/s42787-019-0061-6(дата обращения: 14.12.2023) 14. Tiwari R.K., Sahoo G. Some new methodologies for image hiding using ste- ganographic techniques. Cryptography and Security. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1211.0377 (дата обращения: 14.12.2023) 15. Zhang K.A., Cuesta-Infante A., Xu L., et al. SteganoGAN: high capacity image ste- ganography with GANs. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1901.03892 (дата обращения: 14.12.2023)