Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: ИТ. Наука. Креатив; Омск; Омск
Год издания: 2025
Ключевые слова: генеративно-состязательные нейросети, видео генерация, параметры нейросети, шум, generative adversarial networks, video generation, neural network parameters, noise
Аннотация: В данной работе проводится исследование влияния параметров генеративно-состязательной нейросети, генерирующей видео по заданной выборке, на качество получаемого видео. Задача генерации заключается в том, чтобы создать видео, максимально похожее на видеоматериалы из обучающей выборки. В работе предлагается нейронная сеть генерации вПоказать полностьюидео на основе архитектуры DCGAN. Проводятся вычислительные эксперименты по генерации видео с помощью разработанной нейросети с заданием различных значений параметров нейросети. Исследуются следующие параметры нейросетей: шум и архитектурные особенности. Выполняется статистический анализ качества сгенерированных видеоматериалов. In this paper, it is investigated the impact of the parameters of a generative adversarial network (GAN) that generates video based on a given dataset on the quality of the resulting video. The task of the generation is to create a video as similar as possible to the videos from the training dataset. The paper proposes a video generation neural network based on the DCGAN architecture. Computational experiments are conducted to generate videos using the developed neural network with various parameter values assigned to the network. The following neural network parameters are examined: noise and architectural features. A statistical analysis of the quality of the generated video materials is performed.
Журнал: ИТ. Наука. Креатив
Номера страниц: 368-375
Место издания: Омск