Дослідження генеративно-змагальних моделей для синтезу тексту в зображення

Воронюк, К. Л.

Публікація:
Дослідження генеративно-змагальних моделей для синтезу тексту в зображення

dc.contributor.author	Воронюк, К. Л.
dc.date.accessioned	2023-10-31T10:35:18Z
dc.date.available	2023-10-31T10:35:18Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	This work is devoted to the study of the architecture and work of GAN networks for text-to-image synthesis. The paper highlights some common problems that a developer may encounter when using vanilla GAN. Ways to solve these problems in the form of GAN models for generating high quality images have been presented. We critically examine current strategies for evaluating text-to-image synthesis models, identify the drawbacks and merits of each model. As a result, the best solution in the form of using a suitable model for high-quality image generation from text descriptions is selected.
dc.identifier.citation	Воронюк К. Л. Дослідження генеративно-змагальних моделей для синтезу тексту в зображення / К. Л. Воронюк // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 27-го Міжнар. молодіж. форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 6, ч.1. – С. 31–32.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/24733
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.title	Дослідження генеративно-змагальних моделей для синтезу тексту в зображення
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication