Generativní neuronová síť pro tvorbu syntetických fotorealistických obrazů - Hora, Adam (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2024)
Hlavním cílem této práce je vybrat a navrhnout model neuronové sítě, který bude schopen generovat realistické obrázky tématicky zapadající do vybrané datové sady. Pro řešení je použita architektura hluboké konvoluční generativní adverzní sítě. Tato síť je implementována v programovacím jazyce Python pomocí aplikačních programovacích rozhraní Tensorflow a v něm obsaženém rozhraní Keras. Model je natrénován na vybrané datové sadě a jsou zobrazeny výsledné vygenerované snímky. Finální model a jednotlivé snímky jsou nakonec vyhodnoceny pomocí různých metod hodnocení kvality.

The main objective of this work is to select and design a neural network model that will be able to generate realistic images thematically fitting the selected dataset. The architecture used for the solution is Deep convolutional generative adversarial network. This network is than implemented in the Python programming language using the Tensorflow application programming interface and its included interface Keras. Finally, the model is trained on the selected dataset and the resulting generated images are presented. The final model and individual images are then evaluated using various quality assessment methods.
Generative Neural Network for Creating Synthetic Photorealistic Images
Keywords: neuronové sítě; umělá inteligence; konvoluční neuronové sítě; generativní adverzní sítě; WGAN; generování obrazu; Python; Tensorflow; Celeba-HQ; neural networks; artificial intelligence; convolutional neural networks; generative adversarial networks; WGAN; image generation; Python; Tensorflow; Celeba-HQ