ДЕРЕКТЕР КӨЛЕМІН ҰЛҒАЙТУ ҮШІН ГЕНЕРАТИВТІ ҚАРСЫЛАС ЖЕЛІЛЕРДІ (GANS) ПАЙДАЛАНУ АРҚЫЛЫ ДЕРЕКТЕРДІ ГЕНЕРАЦИЯЛАУ - Омарова, Гульмира; Жәкіш, Айнұр; Жүсіпбек , Ботагөз; Мырзамуратова , Аида; Бексейтова, Айнұр (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2024)
Статья представляет собой углубленный анализ двух ведущих подходов в области генеративного моделирования: генеративно-состязательных сетей (GAN) и модели перевода изображений «пиксель в пиксель» (Pix2Pix). Учитывая растущий интерес к автоматизации и совершенствованию обработки изображений, авторы акцентируют внимание на ключевых принципах работы каждой модели, анализируя их уникальные характеристики и особенности. В статье также подробно рассматриваются различные применения этих подходов, подчеркивая их влияние на современные исследования в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Цель исследования – предоставить читателям научное представление об эффективности и потенциале каждой из моделей, а также выделить возможности и ограничения их применения. Авторы стремятся не только осветить технические аспекты моделей, но и дать широкий обзор их влияния на различные отрасли, включая медицину, искусство и решение реальных задач при обработке изображений. Кроме того, мы определили перспективы использования этих технологий в различных сферах, таких как медицина, дизайн, искусство, развлечения, а также в беспилотных летательных системах. Способность GAN и Pix2Pix адаптироваться к самым разным задачам и выдавать качественные результаты открывает широкие перспективы для промышленности и исследований.