Navigating the GAN Parameter Space for Semantic Image Editing

Cherepkov A.; Voynov A.; A. Babenko

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

23 июня 2026 г.

<a><a><a>НИУ ВШЭ и Positive Technologies наградили проекты молодых ученых по оценке последствий кибератак

Молодые исследователи из ведущих вузов страны представили проекты по прогнозированию и оценке последствий кибератак. Защита идей прошла 22 июня в Москве в рамках междисциплинарного научного конкурса, организованного Институтом мировой военной экономики и стратегии НИУ ВШЭ и Positive Technologies. Победителями стали команды Военно-космической академии имени Можайского, НИУ ВШЭ и университета «Сириус» — они разделят грантовый фонд в три миллиона рублей и продолжат свои разработки под руководством научных наставников.

23 июня 2026 г.

Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени

Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».

22 июня 2026 г.

Эффект Вышки: статьи в журналах первого квартиля и PhD в Университете Сиднея

Стефен Содоке, магистрант ОП «Население и развитие» Института демографии имени А.Г. Вишневского НИУ ВШЭ, победил в прошлом году в конкурсе научно-исследовательских работ студентов (НИРС). В 2026-м, уже в статусе выпускника Высшей школы экономики, он опубликовал две статьи в журналах первого квартиля и получил PhD в Университете Сиднея. Об исследовании Стефена и роли Вышки в его академической карьере — в нашем материале.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Navigating the GAN Parameter Space for Semantic Image Editing

P. 3671–3680.

Cherepkov A., Voynov A., Бабенко А. В.

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: GAN

В книге

Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021

IEEE, 2021.

TVA-GAN: attention guided generative adversarial network for thermal to visible image transformations

Ядав Н. К., Singh S. K., Dubey S. R., Neural Computing and Applications 2023 Vol. 35 No. 27 P. 19729–19749

Добавлено: 23 октября 2023 г.

CSA-GAN: Cyclic synthesized attention guided generative adversarial network for face synthesis

Nand Kumar Yadav, Singh S. K., Dubey S. R., Applied Intelligence 2022 No. 52 P. 12704–12723

Добавлено: 23 октября 2023 г.

MobileAR-GAN: MobileNet-Based Efficient Attentive Recurrent Generative Adversarial Network for Infrared-to-Visual Transformations

Ядав Н. К., Singh S. K., Dubey S. R., IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2022 Vol. 71 P. 1–9

Добавлено: 23 октября 2023 г.

Intel OpenVINO™ Toolkit: анализ производительности выполнения генеративно-состязательных нейронных сетей

Зунин В. В., Романов А. Ю., Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС) 2021 № 2 С. 83–90

В работе проводится обзор современного состояния реализации нейронных сетей, их способов выполнения, а также инструментария Intel® OpenVINO™ Toolkit для выполнения нейронных сетей на различных аппаратных платформах компании Intel (CPU, GPU, Neural Compute Stick 2). Описан выбор различных генеративно-состязательных нейронных сетей и наборах данных для их тестирования, а также дано описание эксперимента на аппаратной платформе. Дается ...

Добавлено: 15 февраля 2023 г.

A full detector description using neural network driven simulation

Ратников Ф. Д., Рогачев А. И., Мохненко С. Н. и др., Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 2023 Vol. 1046 Article 167591

Добавлено: 29 октября 2022 г.

Functional Space Analysis of Local GAN Convergence

Khrulkov V., Бабенко А. В., Oseledets I., , in: Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021)Vol. 139.: PMLR, 2021. P. 5432–5442.

Добавлено: 27 декабря 2021 г.

Latent Transformations via NeuralODEs for GAN-based Image Editing

Khrulkov V., Mirvakhabova L., Oseledets I. и др., , in: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021.: [б.и.], 2021. P. 14428–14437.

Добавлено: 27 декабря 2021 г.

On Self-Supervised Image Representations for GAN Evaluation

Morozov S., Voynov A., Бабенко А. В., , in: Proceedings of the 9th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). ICLR, 2021.: ICLR, 2021. P. 1–17.

Добавлено: 27 декабря 2021 г.

Generative Models for Fast Calorimeter Simulation

Ратников Ф. Д., Устюжанин А. Е., EPJ Web of Conferences 2019 Vol. 2014 P. 1–8

Добавлено: 9 октября 2019 г.

Fast calorimeter simulation in LHCb

Ратников Ф. Д., Zakharov E., Proceedings of Science Italy 2019 Vol. 340 P. 1–3

Добавлено: 9 октября 2019 г.