Изменения
→Применение
==== Изображения ====
При генерации объектов основная задача обычно состоит в том, чтобы научиться создавать изображения, которые человек не может отличить от изображений, полученных иным путём(рис. 1). Они могут использоваться для более дешёвого создания модельных снимков, обложек или пейзажей. Одним из ярких примеров такого применения является создание фотографий вымышленных людей для рекламы в расчёте на то, что люди будут больше ассоциировать себя с образом, не представляющим кого-либо конкретного, но сочетающим в себе те черты, которые есть у них самих.
Генерация объектов может улучшать астрономические изображения и использоваться при моделировании дорогостоящих для изучения физических процессов. Так, в 2019 году при помощи [[Generative Adversarial Nets (GAN) | генеративных состязательных сетей (GAN)]] были успешно смоделированы <ref>[https://phys.org/news/2019-05-cosmogan-neural-network-dark.html Обучение нейронной сети для изучения темной материи]</ref> распределения темной материи в определенном направлении в пространстве и составлены предсказания гравитационного линзирования.
В медицине активно используется [[Машинное обучение в медицине#Генерация результатов исследований | генерация результатов исследований]]. Из-за запрета на использование анализов и осмотров без согласия пациента часто довольно тяжело получить большое количество данных, поэтому сейчас для формирования крупных датасетов стали применять GAN. Состязательные сети также могут использоваться для обнаружения глаукомных изображений, помогая ранней диагностике, которая необходима для предотвращения частичной или полной потери зрения.<ref>[https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494620301058?via%3Dihub Обнаружение глаукомных изображений]</ref>
[[File:propal_chelovek.jpg|thumb|Рисунок 1. Пример сгенерированного изображения]]
==== Музыка и звуки ====
==== Анимация и игры ====
[[Файл:Flintstones.png|500px|thumb|Рисунок 2. Пример сгенерированных изображений по подписям.]]Еще генерация объектов может использоваться при воссоздании текстур старых игр в лучшем расширении (пример игры, для которой был использован такой метод – [https://ru.wikipedia.org/wiki/Resident_Evil Resident Evil]). Такой подход также помогает создавать персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них, анимировать уже нарисованных героев, а также полезен для подготовки кадров фильмов или мультипликации<ref>[https://arxiv.org/abs/1609.02612 Generating Videos with Scene Dynamics]</ref>. В 2018 году исследователи из Университета Иллинойса и Института искусственного интеллекта Аллена разработали<ref>[https://arxiv.org/abs/1804.03608 модель CRAFT]</ref> модель под названием CRAFT (Composition, Retrieval and Fusion Network), которая принимает текстовые описания (или подписи) от пользователя и генерирует сцены из мультсериала «Флинтстоуны»(рис. 2).
=== Используемые модели ===
