Razrabotka-i-obuchenie-nejronnoj-seti-dlya-generacii-izobrazhenij-s-ispolzovaniem-TensorFlow.pptx

ва

1. Разработка и обучение нейронной сети для генерации изображений с использованием TensorFlow Цель дипломного проекта – разработка и обучение нейронной сети для генерации изображений с использованием TensorFlow. Данная цель определила следующие задачи: провести анализ существующих методов и архитектур генеративных нейронных сетей, спроектировать и реализовать архитектуру нейронной сети, реализовать процесс обучения модели и оценить качество генерируемых изображений. Объект исследования – модель нейронной сети, созданная для генерации изображений с использованием TensorFlow. Предмет исследования – процесс создания и обучения нейронной сети для генерации изображений с использованием TensorFlow. by Артём Свитнев

2. Сравнение архитектур генеративных моделей FID (ниже лучше) SSIM (выше лучше) Перед детальным подбором гиперпараметров VQGAN важно оценить её преимущества перед классическими подходами — Variational Autoencoder (VAE) и Generative Adversarial Network (GAN). Основные критерии сравнения включают FID (Fréchet Inception Distance), показывающий близость распределения синтезированных изображений к реальным, и SSIM (Structural Similarity Index), отражающий уровень структурного сходства. Как видно из сравнения, VAE обеспечивает быстрый тренинг, но даёт сглаженные результаты с низкой детализацией. GAN демонстрирует более высокое качество текстур, но страдает от тренировочной нестабильности. VQGAN предлагает лучший баланс между реализмом и стабильностью при разумных вычислительных ресурсах.

3. Что такое VQGAN? VQGAN представляет собой гибрид VQ-VAE и GAN, объединяющий дискретное квантование латентного пространства и состязательное обучение для фотореалистичной генерации изображений. Эта архитектура обеспечивает три ключевых преимущества: Дискретное представление: латентные векторы кодируются через фиксированный «кодбук», что устраняет размытость и сохраняет чёткие контуры. Adversarial-обучение: GAN-дискриминатор оценивает качество, стимулируя генератор к точной передаче текстур и деталей. Сбалансированная архитектура: связка encoder–quantizer–decoder–discriminator обеспечивает стабильность обучения и высокую выразительность при разумных вычислительных затратах. Иллюстрация конвейера VQGAN демонстрирует, как изображение проходит через энкодер, квантизатор, декодер и оценивается дискриминатором, что позволяет достичь высокого качества генерации при сохранении стабильности обучения.

4. Reconstruction Loss (MSE) и VQ Loss Reconstruction Loss Минимизирует среднеквадратичную ошибку между входным изображением и его реконструкцией. При λ_rec=1.0 достигается оптимальный баланс между чёткостью контуров и естественностью текстур. Codebook Loss Часть VQ Loss, которая обновляет «прототипы» в кодбуке. При β=1.0 обеспечиваются стабильные и разнообразные латентные коды. Commitment Loss Удерживает выходы энкодера рядом с выбранными «прототипами». Слишком высокие значения β приводят к слишком грубой квантизации и повышению FID. Эксперименты показали, что при фиксированных β=1.0 и λ_gan=0.1, оптимальное значение λ_rec составляет 1.0, обеспечивая SSIM=0.85 и FID=21.27. При более низких значениях наблюдается «мыльность» и размытые детали, а при более высоких – переобучение на шум и резкие скачки FID. Аналогично, при фиксированных λ_rec=1.0 и λ_gan=0.1, оптимальное значение β также составляет 1.0. При β=0.5 латенты «дрожат», а при β≥1.5 наблюдается слишком жёсткая дискретизация, приводящая к ухудшению метрик.

5. GAN Loss 1 Низкий λ_gan (0.05) Недостаточное влияние дискриминатора приводит к размытым текстурам и потере мелких деталей. 2 Оптимальный λ_gan (0.1) Баланс между реконструкцией и реализмом, обеспечивающий наилучшие метрики SSIM и FID. 3 Высокий λ_gan (0.2+) Чрезмерное влияние дискриминатора вызывает нестабильность обучения и появление артефактов. GAN Loss стимулирует генератор «обманывать» дискриминатор, что повышает детализацию и реализм генерируемых изображений. Эксперименты с различными значениями λ_gan при фиксированных λ_rec=1.0 и β=1.0 показали, что оптимальное значение составляет 0.1. При λ_gan=0.05 наблюдается недостаточное влияние дискриминатора, что приводит к размытым текстурам. При λ_gan≥0.2 возникает нестабильность обучения и появляются артефакты из-за чрезмерного влияния дискриминатора на процесс обучения.

6. GAN Loss 1 Низкий λ_gan (0.05) Недостаточное влияние дискриминатора приводит к размытым текстурам и потере мелких деталей. 2 Оптимальный λ_gan (0.1) Баланс между реконструкцией и реализмом, обеспечивающий наилучшие метрики SSIM и FID. 3 Высокий λ_gan (0.2+) Чрезмерное влияние дискриминатора вызывает нестабильность обучения и появление артефактов. GAN Loss стимулирует генератор «обманывать» дискриминатор, что повышает детализацию и реализм генерируемых изображений. Эксперименты с различными значениями λ_gan при фиксированных λ_rec=1.0 и β=1.0 показали, что оптимальное значение составляет 0.1. При λ_gan=0.05 наблюдается недостаточное влияние дискриминатора, что приводит к размытым текстурам. При λ_gan≥0.2 возникает нестабильность обучения и появляются артефакты из-за чрезмерного влияния дискриминатора на процесс обучения.

7. о появляются признаки переобучения и значительно возрастает время обучения.

8. Что такое TensorFlow? Архитектура и кастомизация Реализация encoder, decoder, discriminator и quantizer на базе tf.keras.Model/Layer с ручным обновлением кодбука и stop_gradient. Пайплайн данных tf.data.Dataset с .map(), .cache(), .prefetch() для быстрой загрузки и нормализация в [0, 1] с аугментациями. Обучение и оптимизация Отдельные оптимизаторы и функции потерь для генератора и дискриминатора, Gradient Clipping и Learning Rate Scheduler. Мониторинг и отладка TensorBoard для отслеживания reconstruction loss, VQ loss, GAN loss, SSIM, FID и обучение на Tesla T4 в Colab. TensorFlow стал ключевым инструментом для полного цикла VQGAN-проекта — от описания архитектуры до оценки результатов. Модульная структура TensorFlow позволила эффективно реализовать все компоненты системы и обеспечить их взаимодействие.

9. Роль TensorFlow в реализации генеративных нейросетей Реализация архитектуры Кастомные компоненты на базе tf.keras.Model и tf.keras.layers.Layer: энкодер, декодер, дискриминатор, квантующий слой. 1 Работа с данными Поток данных через tf.data.Dataset с оптимизациями .map(), .cache(), .prefetch() для быстрой загрузки изображений. Обучение и оптимизация Отдельные оптимизаторы для генератора и дискриминатора, Gradient Clipping и Learning Rate Scheduler. Мониторинг и отладка TensorBoard для отслеживания всех типов потерь и метрик: reconstruction loss, VQ loss, GAN loss, SSIM и FID. TensorFlow позволил эффективно реализовать все стадии жизненного цикла модели VQGAN — от описания архитектуры до финальной оценки и визуализации результатов. Это был не просто инструмент, а основа всего генеративного пайплайна. Благодаря гибкости TensorFlow удалось реализовать сложную архитектуру с кастомными компонентами, организовать эффективную работу с данными, настроить процесс обучения и оптимизации, а также обеспечить мониторинг и отладку всех аспектов работы модели.

10. Алгоритм анализа и подачи данных в приложение Загрузка и распаковка Скачивание датасета через библиотеку kagglehub и сохранение в рабочей директории для дальнейшей обработки. Формирование потоков данных Создание tf.data.Dataset с помощью image_dataset_from_directory() с параметрами: label_mode=None, batch_size=64, image_size=(128,128), interpolation='area'. Нормализация и аугментации Преобразование пикселей из [0,255] в [0.0,1.0] и применение случайных поворотов, отражений и шума при необходимости. Оптимизация потока данных Применение shuffle() для перемешивания выборки, cache() для кэширования обработанных изображений и prefetch() для предварительной загрузки следующего батча. Визуализация батчей позволяет отображать несколько примеров из каждого батча для проверки корректности ресайза и нормализации, что является важным этапом контроля и отладки процесса подготовки данных.

11. Используемый набор данных – Cat Dataset (Kaggle) Для обучения модели использовался публичный датасет "Cat Dataset" с Kaggle, содержащий 29 843 цветных изображения кошек различной породы, положения и условий съёмки. Изображения представлены в формате RGB с исходным разрешением 64×64 пикселя и средним размером файла около 9 КБ. Преимущества выбора данного датасета включают разнообразие образцов, что улучшает обобщаемость модели; высокое качество и чистоту данных; оптимальный объем, достаточный для обучения без чрезмерных затрат ресурсов; и отсутствие меток классов, что подходит для безусловного (unsupervised) обучения с фокусом на визуальных признаках.