7
правок
Изменения
→Применение
[[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 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 одним примером может являться генерация наборов данных с заданными свойствами для задачи классификации<ref>[http://fppo.ifmo.ru/dissertation/?number=233319 Забашта Алексей Сергеевич, Генерация наборов данных для задачи классификации с заданными свойствами для повышения качества систем мета-обучения]</ref>. Это может использоваться, в частности, для генерации данных для систем автоматической проверки программ или применяться в алгоритме предсказания стоимости изготовления детали по её чертежу и текстовым характеристикам.
=== Используемые модели ===
