Разработка методов машинного обучения для генерации медиаконтента

1.

МИРЭА – Российский технологический университет
Институт кибербезопасности и цифровых технологий
Кафедра информатики
Выпускная квалификационная работа
Разработка методов машинного обучения для генерации
медиаконтента
Ефименко Станислав Сергеевич
Научный руководитель к.т.н., доцент, Нгуен Т.Л.
Москва 2025 г.

2.

Актуальность
Генерация изображений с использованием технологий искусственного интеллекта стала одним из самых актуальных
направлений в современной цифровой среде. С развитием нейронных сетей, таких как генеративно-состязательных
сетей (Generative Adversarial Networks) и диффузионных моделей, генерация реалистичных и качественных
изображений стало доступным не только для профессионалов, используя проприетарными технологиями но и для
широкого круга пользователей, используя модели с открытым исходным кодом и доступными весами. Также многим
из любителей даже могут обучать свои модели. Это открывает новые возможности для творчества, дизайна,
маркетинга и многих других сфер. Актуальность генерации изображений заключается в её способности ускорять
процессы, снижать затраты и предлагать уникальные решения для задач, которые ранее требовали значительных
ресурсов.
2

3.

Цель, задачи, объект и предмет исследования
Объектом исследования являются технологии генеративного искусственного интеллекта, их алгоритмы, а также их
применение в различных сферах деятельности.
Задачью исследования является понимание теоретических принципов работы моделей и алгоритмов
Целью исследования является предложение новых архитектурных решений для улучшения генерации контента.
Предметом исследования являются методы, принципы и результаты работы генеративных моделей, их влияние на
создание нового контента и трансформацию творческих процессов.
3

4.

Постановка задачи
Генеративные модели направлены на изучение базового распределения данных