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

16 сентября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали новые соединения для борьбы с раком

Ученые Лаборатории био- и хемоинформатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из Университета Цзинань (Китай) и Санкт-Петербургского государственного технологического института разработали малые молекулы, преодолевающие химическую защиту раковых клеток. В отличие от классических ингибиторов, которые только блокируют активность белка, новые соединения удаляют его целиком. Работа ведется при поддержке Российского научного фонда.

14 сентября 2026 г.

Когда картинка мешает понять: ученые НИУ ВШЭ выяснили, что сложным идеям не всегда нужны иллюстрации

Иллюстрации помогают запоминать конкретные действия, но не всегда облегчают понимание абстрактных идей. Исследователи НИУ ВШЭ и Университета Гумбольдта сравнили, как люди усваивают тексты разного уровня абстрактности. Выяснилось, что участники лучше запоминали иллюстрации и выполняли задания после чтения мультимедийного текста об асанах йоги, чем после чтения абстрактного текста о равновесии Нэша. Результаты помогут эффективнее подбирать иллюстрации для учебных и информационных материалов. Исследование опубликовано в журнале Learning and Instruction.

11 сентября 2026 г.

Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае

С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.

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.