Image

Оптимізація роботи генеративно-змагальної штучної нейромережі для створення відеоконтенту

Опис:

Дослідницьку роботу присвячено оптимізації роботи генеративно-змагальної штучної нейромережі для створення відеоконенту із заміненим обличчям. Досліджено основні методи створення відеоконтенту за допомогою перспективної технології DeepFake та розкрито специфіку функціонування генеративно-змагальної нейромережі через аналіз відомостей про дану нейромережу. Проведено аналіз двох програм, які здатні виконати заміну обличчя у відео та вибрано одну, для подальшого дослідження. Проаналізовано стару та актуальну версії вибраної програми DeepFaceLab і досліджено роботу двох режимів програми DeepFaceLab за допомогою відеокарт Nvidia gtx1050ti та gtx1060 з об’ємом пам’яті 4 Гб та 6 Гб відповідно. Написано функції та параметри, які покращили якість та швидкість тренування нейронної мережі для створення відеоконтенту із заміненим обличчям на власне. Протестовано написані функції та досліджено їх роботу. Дописано рекомендації щодо вибору параметрів та функцій на основі встановленої відеокарти, перед початком процесу тренування нейромережі.

Навчальний заклад: Національний університет "Львівська Політехніка"

Автор: Пелех Віталій Романович

Відділення: Комп’ютерних наук

Секція: Інформаційні системи, бази даних та системи штучного інтелекту

Область: Львівська область