<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Високопродуктивне нейромережеве зафарбовування тривимірних фігур на основі моделі PIX2PIX

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРоманюк, О. Н.uk
dc.contributor.authorЗавальнюк, Є. К.uk
dc.contributor.authorКоробейнікова, Т. І.uk
dc.contributor.authorRomanyuk, O. N.en
dc.contributor.authorZavalniuk, Y. K.en
dc.contributor.authorKorobeinikova, T. I.en
dc.titleВисокопродуктивне нейромережеве зафарбовування тривимірних фігур на основі моделі PIX2PIXuk
dc.title.alternativeHigh-performance neural network shading of three-dimensional figures based on the pix2pix modelen
dc.date.issued2023
dc.publisherХерсонський національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЗавальнюк Є. К., Романюк О. Н., Коробейнікова Т. І. Високопродуктивне нейромережеве зафарбовування тривимірних фігур на основі моделі PIX2PIX // Прикладні питання математичного моделювання. 2023. Т. 6, № 1. С. 54- 65.uk
dc.relation.ispartofПрикладні питання математичного моделювання. Т. 6, № 1 : 54- 65.uk
dc.identifier.issn2618-0332
dc.identifier.issn2618-0340
dc.identifier.udc004.92
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/38308
dc.description.abstractУ статті розроблено двоетапну систему з генеративних нейромереж для зафарбовування тривимірних фігур. Проаналізовано переваги й недоліки стандартних підходів до рендерингу тривимірних зображень. Описано особливості нейронного рендерингу. Розглянуто нейромережеві напрями генерації зафарбованих зображень із геометричних даних фігур і двовимірних ескізів, отримання геометричних даних із зображень. Описано особливості будови й використання генеративних змагальних нейромереж для формування зображень. Обґрунтовано необхідність розробки нових методів нейронного рендерингу для підвищення продуктивності зафарбовування поверхонь тривимірних фігур. Описано запропоновану систему нейромережевого зафарбовування фігур, що включає моделі Pix2Pix, для формування зображень і покращення їх якості. Розроблено набір для тренування нейромережі на основі масиву фігур ShapeNet. Запропоновано об’ємне подання інформації про вершини фігури, що використовується на вході нейромережевої системи. Описано архітектури генератора й дискримінатора Pix2Pix для зафарбовування фігур. Наведено інформацію про тривалість тренування нейромережі та використані метрики похибки. Побудовано графік зміни похибок дискримінатора й генератора під час тренування Pix2Pix для зафарбовування фігур. За допомогою метрики SSIM і тестового набору фігур обчислено рівень якості генерації зображень. Описано архітектури генератора та дискримінатора Pix2Pix для покращення якості й масштабування генерованих зображень. Побудовано графік зміни метрик помилок генератора та дискримінатора під час тренування Pix2Pix для підвищення якості зображень. Наведено приклади згенерованих двоетапною нейромережевою системою зображень зафарбованих фігур. На основі метрики SSIM оцінено якість згенерованих на другому етапі системи зображень. Порівняно швидкість зафарбовування фігур за допомогою запропонованої системи й рендера Blender Eevee. Розроблена нейромережева система дає змогу генерувати реалістичні зображення та підвищити продуктивність зафарбовування поверхонь фігур.uk
dc.subjectрендерингuk
dc.subjectнейронний рендерингuk
dc.subjectPix2Pixen
dc.subjectгенеративні нейромережіuk
dc.subjectзгорткові нейромережіuk
dc.typeArticle
dc.language.isoukuk
dc.date.accessioned2023-11-17T17:27:27Z
dc.date.available2023-11-17T17:27:27Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
62-67-PB (1).pdf
Розмір:
1,16 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
10,07 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові видання каф. ПЗ