Генеративні нейронні мережі для задач комп’ютерного зору на прикладі текстур для комп’ютерних ігор
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 137 с., 26 рис., 24 табл., 99 джерел, 2 додатки.
Об'єкт дослідження – процес генерації текстур для персонажів комп'ютерних ігор.
Мета роботи – розробка та реалізація методів генеративних нейронних мереж для створення текстур персонажів комп'ютерних ігор.
Методи дослідження – аналіз наукової літератури, веб-скрапінг, експериментальне моделювання, порівняльний аналіз архітектур нейронних мереж, візуальна та кількісна оцінка якості згенерованих текстур.
У роботі проведено аналіз сучасних підходів до генерації текстур, розроблено та протестовано три архітектури генеративних моделей: GAN, C-GAN-WP та дифузійну модель. Створено один з найбільших наборів даних текстур Minecraft (773,971 зразків). Розроблено програмний продукт на мові Python з використанням фреймворків PyTorch та TensorFlow для генерації текстур персонажів.
Результати роботи впроваджено у формі GAN моделі для автоматизованої генерації текстур. Розроблені моделі можуть бути використані розробниками ігор та творцями модифікацій для швидкого створення якісних текстур персонажів.
Опис
Ключові слова
генеративні нейронні мережі, комп'ютерний зір, текстури, minecraft, gan, conditional gan, wasserstein gan, diffusion models, generative neural networks, computer vision, textures
Бібліографічний опис
Черкасов, Є. В. Генеративні нейронні мережі для задач комп’ютерного зору на прикладі текстур для комп’ютерних ігор : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Черкасов Євген Валерійович. - Київ, 2024. - 137 с.