Сравнительный анализ нейросетей в области генерации изображений

Период изготовления: декабрь 2023 года.

Предмет: Вычислительные системы, сети и телекоммуникации.

Целью курсовой работы является изучение нейросетей в области генерации изображений, выявление их слабых и сильных сторон, с целью определения их эффективности, применимости и особенностей работы, а также проведение сравнительного анализа технологических аспектов.

Для реализации этой цели были поставлены следующие задачи:

1.                Изучение основ нейросетей;

2.                Описательный анализ нейросетей в области генерации изображений;

3.                Выбор критериев и обоснование выбора;

4.                Оценочное сравнение нейросетей по выбранным критериям и составление наглядной таблицы;

5.                Формирование выводов на основе проделанного анализа.

Работа была успешно сдана - заказчик претензий не имел.

Готовые работы я могу оперативно проверить на оригинальность по Antiplagiat .ru и сообщить Вам результат.

Введение 3

Глава 1. Основы нейросетей 5

1.1. Определение нейросетей 5

1.2. Применение нейросетей 9

1.3. Основные принципы работы нейросетей 10

1.4. Нейросети в области графического дизайна 12

Глава 2. Критерии сравнения нейросетей в области генерации изображений 21

2.1. Освящение критериев 21

2.2. Общая характеристика выбранных критериев и обоснование их использования 21

Глава 3. Сравнительный анализ нейросетей 23

3.1. Сравнение нейросетей по выбранным критериям 23

3.2. Таблица сравнения нейронных сетей 31

Заключение 34

Список литературы 35

1. Брослав М.Р., Яблокова О. Я. "Автобиография нейросети" (2023). Москва: Издательство "АСТ." С. 39–41. 

2. Коллектив авторов. "Нейросеть. Пошаговое руководство по генерации картинок и текста. " (2023). Москва: Издательство "АСТ." Серия: "Четко и по делу." С. 11–13, С. 64–65.

3. Лекун Я. "Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубоко обучения. " (2021). Издательство "Альпина PRO." С. 77–79.

4. Чару А. "Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс. " (2020) С. 612–613.

5. Харбанс Р. "Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта." (2023). Издательство "Питер." Серия: "Библиотека программиста." С. 368. 

6. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. "Глубокое обучение." (2018). Издательство "Питер." Серия: "Библиотека программиста." С. 480. 

7. Очень краткая история нейросетей: от разработок 20-го века до ChatGPT [Электронный ресурс] – URL: https://goo.su/mZUd2w8 (дата обращения: 18.11.2023).

8. Что такое нейронные сети и как они работают [Электронный ресурс] – URL: https://goo.su/UZXuV(дата обращения: 20.11.2023).

9. Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок [Электронный ресурс] – URL: https://goo.su/7oZCQKL (дата обращения: 20.11.2023).

10. 10 лучших нейросетей для рисования онлайн [Электронный ресурс] – URL: https://goo.su/lNQVoj (дата обращения: 22.11.2023).

11. Как применяются нейросети в современной мире [Электронный ресурс] – URL: https://goo.su/E1P3LA (дата обращения: 29.11.2023).

12. Как работают нейронные сети: детальный обзор [Электронный ресурс] – URL: https://goo.su/bC9WLP6 (дата обращения: 03.12.2023).

13. Midjourney Documentation [Электронный ресурс] – URL: https://docs.midjourney.com/docs/command-list (дата обращения: 03.12.2023).

14. Stable Diffusion: что это за нейросеть и как ее использовать [Электронный ресурс] – URL: https://clck.ru/37GBy4 (дата обращения: 05.12.2023).

15. Генератор изображений Kandinsky 2.1 что умеет и как он работает обзор [Электронный ресурс] – URL: https://clck.ru/37GC5o (дата обращения: 05.12.2023).