Выпускная квалификационная работа магистра содержит 70 с., 10 рис., 2 табл., 37 источников, 4 прил. Тема: Исследование и оптимизация алгоритма автоматической генерации изображений. Ключевые слова: искусственные нейронные сети, генератор изображений, дискриминатор изображений, качество изображений. Объектом исследования являются различные модели искусственных нейронных сетей применяемые к задачам генерации контента. Цель работы – оптимизация алгоритма по скорости работы, с условием использования ограничений для более точной генерации изображений. В процессе работы проводился обзор существующих методик генерации изображений, исследование путей оптимизации. В результате исследования проведена оптимизация алгоритма на базе генеративно-состязательной модели, позволяющая генерировать изображения с учетом пользовательского запроса. Основные достижения оптимизации: более высокая скорость работы, уменьшение по требованиям к вычислительной сложности, генерация с учетом пользовательских запросов. Эффективность оптимизации алгоритма доказана с учетом применения объективных метрик. Разработанная модель может использоваться в целях генерации контента или лечь в основу более глубокого изучения вопроса генерации изображений по запросу.

Master’s thesis contains 70 p., 10 fig., 2 tab., 37 sources, 4 adj. Topic: Research and optimization of the algorithm for automatic image generation. Keywords: artificial neural networks, image generator, image discriminator, image quality. The object of the research is various models of artificial neural networks applied to content generation tasks. The purpose of the work is to optimize the algorithm for the speed of work, with the condition of using constraints for more accurate image generation. In the course of the work, a review of existing methods of image generation was carried out, and ways of optimization were investigated. As a result of the study, the algorithm was optimized on the basis of the generative-competitive model, which allows to generate images based on the user's request. The main achievements of optimization are: higher speed of work, reduction in requirements for computational complexity, generation taking user requests into account. The efficiency of algorithm optimization has been proven taking into account the use of objective metrics. The developed model can be used to generate content or form the basis for a deeper study of the issue of image generation on demand.