Журнал «Современная Наука»

НЕЙРОСЕТЬ STABLE DIFFUSION: ОСОБЕННОСТИ АРХИТЕКТУРЫ

Верезубова Наталья Афанасьевна (Кандидат экономических наук, доцент Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии имени К.И. Скрябина )

Чекулаев Артур Анатольевич (Студент Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии имени К.И. Скрябина )

Верезубова Ирина Николаевна (Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии имени К.И. Скрябина )

В данной статье рассматривается нейросеть Stable Diffusion и особенности ее архитектуры. Stable Diffusion - это генеративно-состязательная модель, раз-работанная в 2022 году и активно развивающаяся с тех пор. Она использует-ся для создания и изменения изображений с помощью генератора и дискри-минатора, которые работают вместе для улучшения качества изображений.

Ключевые слова:нейросеть, Stable Diffusion, генеративно-состязательные модели, машинное обучение, U-Net, ResNet, модель CLIP, схема генерации картинок по запро-су

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Верезубова Н. А., Чекулаев А. А., Верезубова И. Н. НЕЙРОСЕТЬ STABLE DIFFUSION: ОСОБЕННОСТИ АРХИТЕКТУРЫ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2024. -№02. -С. 51-56 DOI 10.37882/2223-2966.2024.02.13

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"