Использование адаптивной искусственной нейронной сети для решения задач "умного дома"

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2020 г.

Руководитель:д.т.н., проф. Зори Сергей Анатольевич.

Разработка программного обеспечения геометрического моделирования пространственных форм на видеоизображении в реальном времени

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2020 г.

Руководитель:к.т.н., доц. Тарабаева Инна Викторовна.

Разработка и исследование системы передачи графической информации

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2020 г.

Руководитель:к.т.н., доцент Николаенко Денис Владимирович.

сследование и разработка интеллектуальных методов выделения и классификации объектов на изображении

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2020 г.

Руководитель:к.т.н., доцент Орлов Юрий Константинович.

Проблематика поиска изображений по их содержимому и подходы к её разрешению

Автор(ы): О.А. Серёженко, С.А. Зори.

Описание: В статье выполнен анализ существующих подходов и методов решения задач поиска изображений по их содержимому, определены нерешённые проблемы поиска. Проведен сравнительный анализ существующих алгоритмов, используемых при проектировании систем обратного поиска, определены приоритетные направления дальнейших исследований и разработок.

Кубическая карта как основа для генерации виртуального окружения

Автор(ы): И.С. Ткаченко, С.А. Зори.

Описание: В статье рассмотрен способ преобразования кубической карты в сферическую панораму, определены необходимые математические действия и произведена программная реализация описанных алгоритмов.

Высокопроизводительный рендеринг трехмерных изображений для систем объемной пространственной визуализации

Автор(ы): С.А. Зори.

Описание: В статье рассмотрена предложенная автором общая концепция представления трехмерной дискретной объемной сцены и обобщенный метод синтеза объемного изображения воксельной сцены для систем объемной пространственной визуализации. Предложена архитектура вычислительной системы объемной пространственной визуализации на основе разработанных средств. Намечены направления дальнейших исследований методов и алгоритмов эффективной генерации воксельных представлений, а также разработок новых решений на основе ускоряющих техник и упрощений.

Параллельная реализация билатеральной фильтрации для решения задач обработки изображений

Автор(ы): Д.В. Борискин, С.А. Зори.

Описание: Статья посвящена вопросу исследования возможностей ускорения билатеральной фильтрации за счёт распараллеливания вычислительных процессов.

Исследование влияния трансформеров на улучшение генерации изображений

Автор(ы): А.Ф. Гейнетдинов.

Описание: Разработчики представили CogView — трансформер с 4 млрд параметров и токенизатором VQ-VAE, предназначенный для генерации изображений из текста. Модель демонстрирует современные результаты, превосходя GAN и DALL-E на blurred MS COCO, и предлагает эффективные стратегии дообучения для задач дизайна и анализа стилей.

Применение генеративно-состязательных нейросетей для генерации изображений

Автор(ы): Е.В. Ильинская, Е.Н. Голышева, А.А. Медведев, Н.С. Масалитин.

Описание: Статья посвящена генерации изображений с использованием нейросетей, включая GAN. Рассматриваются ключевые архитектуры, подходы, и применения в искусстве, дизайне и синтезе изображений, а также анализируются перспективы их развития.

Нейросети для генерации изображений: области применения и юридические проблемы эксплуатации

Автор(ы): С.В. Петерс.

Описание: В данной статье исследуется тема использования нейронных сетей для генерации изображений. Автор рассматривает области применения таких нейронных сетей и затрагивает юридические проблемы, которые могут возникнуть в результате их использования. В процессе повествования автор предлагает варианты действий, направленных на решение этих проблем.

Сравнительный анализ эффективности различных моделей машинного обучения в задачах генерации контента

Автор(ы): М.В. Ступина, И.В. Садовая, А.В. Балашев.

Описание: Проведен анализ моделей машинного обучения для генерации текста, изображений, видео и музыки, включая GPT, DALL-E, Vid2Vid и Mubert. Выявлены сильные и слабые стороны моделей, а также наиболее эффективные подходы для разных типов контента.

Методика использования stable diffusion для генерации вариантов фасадных решений на основе искусственного интеллекта

Автор(ы): П.А. Пичугов, С.Г. Шабиев.

Описание: Искусственный интеллект расширяет возможности архитектурного проектирования, предоставляя новые цифровые инструменты. В статье исследуется генерация фасадов зданий с использованием Stable Diffusion и технологии LoRa, дополняемой ControlNet для улучшения управления параметрами.

The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perseptual Metric

Автор(ы): R. Zhang, P. Isola, A. Efros, E. Shechtman, O. Wang.

Описание: Исследование посвящено оценке перцептивного сходства изображений с использованием глубоких нейронных сетей. Создан новый набор данных с оценками человеческого восприятия, проведён анализ различных архитектур и метрик. Результаты показывают, что глубокие признаки превосходят классические метрики и демонстрируют универсальность в задачах визуального представления независимо от типа обучения.

Generative Adversarial Nets

Автор(ы): I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, Y. Bengio.

Описание: Предложен новый подход к обучению генеративных моделей через состязательный процесс, где генеративная модель G воспроизводит распределение данных, а дискриминативная модель D определяет, относится ли образец к тренировочным данным или сгенерирован G. Метод основан на минимаксной игре двух игроков и может быть обучен с использованием обратного распространения ошибки, без необходимости марковских цепей или аппроксимирующих сетей. Эксперименты подтверждают эффективность подхода в оценке качества сгенерированных образцов.

Хабр

Описание: Сообщество IT-специалистов.

Cyberforum

Описание: Форум программистов и системных администраторов.

StackOverflow

Описание: Система Q&A об IT.

GitHub

Описание: Веб-сервис для хостинга проектов и их совместной разработки.

Recraft AI ImageGen

Описание: Нейросеть для генерации изображений.

Midjourney

Описание: Генератор изображений на основе мощной модели генерации изображений на основе текстовых запросов - Midjourney.

Stable Diffusion

Описание: Веб-сервис, предоставляющий доступ к мощной модели генерации изображений на основе текста, известной как Stable Diffusion.

Документация PyTorch

Описание: Официальная документация бибилиотеки PyTorch, Созданной для упрощения работы ИИ.

Документация StableDiffusion

Описание: Исходный код и документация генеративной модели StableDiffusion.

Документация NVIDIA

Описание: Официальная документация об архитектуре видеокарт NVIDIA.

Киберленинка

Описание: Научная электронная библиотека.

eLibrary (РИНЦ)

Описание: Научная электронная библиотека и национальная библиографическая база данных научного цитирования.

ИНТУИТ

Описание: Бесплатное дистанционное обучение в Национальном Открытом Университете "ИНТУИТ".

Internet Archive

Описание: Универсальная электронная библиотека, обеспечивающая предоставление всеобщего доступа к накопленной в Интернете информации.

Codewars

Описание: Образовательное сообщество по компьютерному программированию.