Изменения

При генерации объектов основная задача обычно состоит в том, чтобы научиться создавать изображения, которые человек не может отличить от изображений, полученных иных 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 анонимности запрета на использование анализов и осмотров пациентов 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]]

На сегодняшний день, многие модели для генерации музыки используют [[Долгая краткосрочная память | долгую краткосрочную память (LSTM)]]. Например, еще в 2002 году при помощи LSTM-сети построили<ref>[http://www.iro.umontreal.ca/~eckdoug/papers/2002_ieee.pdf Finding temporal structure in music: Blues improvisation with lstm recurrent networks]</ref> модель, генерирующую не только мелодию, но и аккомпанемент к ней в формате выбора аккорда из зафиксированного перечня, и, отчасти, впервые добились благозвучного результата.

В Google сейчас активно используется модель [https://en.wikipedia.org/wiki/WaveNet WaveNet], которая основана на [[Сверточные нейронные сети| CNNсверточных сетях]]. WaveNet способна генерировать речь, похожую на голос любого человека, и другие звуки, включая музыку (например, композиции на пианино) <ref>[https://habr.com/ru/company/Voximplant/blog/309648/ Google WaveNet]</ref>.

<!--==== Текст ==== Генерировать можно документы и тексты. Генераторы текстов широко используются при разработке и поисковой оптимизации сайтов: для генерации названий, описаний и содержимого. Существуют крупные англоязычные сайты, на которых весь контент пишут не журналисты, а боты — статьи автоматически [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3 рерайтятся] из других источников. Русский язык, в отличие от английского, имеет сложную морфологию, поэтому появление подобных ботов-рерайтеров в рунете сильно осложнено.

Генерировать можно документы ==== Анимация и текстыигры ====[[Файл:Flintstones. Напримерpng|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, существунарисовав 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 модель под названием CRAFT (Composition, Retrieval and Fusion Network)<ref>[https://arxiv.org/abs/1804.03608 модель CRAFT]</ref>, которая принимает текстовые описания (или подписи) от пользователя и генерирует сцены из мультсериала «Флинтстоуны» (рис. 2).

==== Другое ====При решении какой-либо задачи часто бывает удобно генерировать специфические объекты для ее решения. Например, одна из задач машинного обучения в медицине {{->--}} [[Машинное обучение в медицине#Генерация молекулярных структур|генерация новых молекул]], которые потенциально могут быть лекарствами. Для решения этой проблемы используют генеративные состязательные сети.

Еще генерация Генерация объектов может использоваться при воссоздании текстур старых игр активно развивается в лучшем расширении (пример игрынаши дни и имеет множество применений, 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]</ref>.[[File:propal_chelovekтом числе под специфические задачи в различных сферах деятельности.jpg|thumb|Пример сгенерированного изображения]]

Чаще всего порождаемый объект <tex>X</tex> представляет собой набор элементов <tex>X = \{x_i\}</tex>, что позволяет порождать объект по частям. Для изображения, например, такими частями будут являться пиксели. Таким образом, при порождении следующих частей объекта мы можем опираться на уже созданные, и тогда перед нами встаёт задача максимизация функции правдоподобия: для набора данных <tex>X = \{x_i\}</tex> максимизировать <tex>\displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)</tex> по параметрам модели θ<tex>\theta</tex>, т.е. найти <math>\theta^* = \underset{\theta}{\operatorname{argmax}} \displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)</math>. Эта задача относится к классу задач обучения без учителя или с частичным привлечением учителя. При её решении либо работают с явными распределениями, сводя распределение <tex>p(x,y)</tex> к произведению распределений определённой структуры, либо используют неявные модели, которые не восстанавливают всю функцию плотности, а только моделируют ту часть этой функции, которая нужна непосредственно. Стоит отметить, что простые порождающие модели, такие как наивный байесовский классификатор, не показывают достаточное качество результата, чтобы на их основе можно было сгенерировать полноценные мультимедиа объекты. Из класса порождающих моделей при генерации именно изображений особенно хорошо показали себя модели [[Generative Adversarial Nets (GAN) | состязательных сетей]], [[PixelRNN и PixelCNN | PixelRNN и PixelCNN]], а также DRAW (рисуют изображение с помощью сочетания [[Рекуррентные нейронные сети | рекуррентных НС]] и [[Механизм внимания | механизма внимания]]). Также стоит отметить модель [https://en.wikipedia.org/wiki/WaveNet WaveNet], используемую для создания звуковых записей. Эта модель создана в 2016 году, а к 2018 году, после нескольких оптимизаций вычислительной сложности, она нашла применение в Google при создании образцов речи на различных языках.