Об’єктом роботи є нейронна мережа DeepAI, здатна до синтезу зображень, в той час як предметом є процес генерації високоякісних візуальних контентів. Мета даної роботи полягає у ретельному вивченні найновіших методів синтезу зображень нейронної мережі – DeepAI, що включає в себе такі методи як: генерацію зображень на основі тексту (Text-to-Image Synthesis), перенос стилю (Style Transfer), генеративні протилежні мережі (GANs). Синтез зображень за допомогою нейронних мереж є актуальним та перспективним напрямком новітніх розробок у галузі штучного інтелекту та комп’ютерної графіки. У роботі проведено аналіз моделей нейронних мереж для синтезу зображень, розглянуто підходи до їх оптимізації, зокрема Adam, методи переносу стилю і генерації зображень на основі тексту. Особливу увагу приділено прикладним застосуванням нейронних мереж у графічному дизайні та з акцентом на технології DeepAI.