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

21 октября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ систематизировали методы защиты изображений

Исследователи МИЭМ ВШЭ проанализировали схемы полухрупких цифровых водяных знаков для изображений, опубликованные за последние десять лет. Такие водяные знаки сохраняются при обычном сжатии или изменении яркости, но выдают подделку, если в снимок добавили объект или заменили лицо. Авторы предложили классификацию этих схем и выделили главные нерешенные проблемы. Результаты опубликованы в журнале Computer Science Review.

20 октября 2026 г.

«Наши работы можно назвать исследованиями на переднем крае науки»

Международная лаборатория кластерной геометрии, действующая на факультете математики НИУ ВШЭ, занимается формированием новой научной дисциплины, соединяющей в себе знания из различных областей математики. Выполненные в ней работы вызывают большой интерес, в том числе у зарубежных коллег. Лаборатория изучает семейства кривых и разрабатывает методы, применяемые в исследованиях физического микромира. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией профессором Сергеем Ландо.

20 октября 2026 г.

За гранью возможного: в Вышке прошел финал IX сезона «Научных боев»

В конце сентября в Центре культур НИУ ВШЭ прошел финал IX сезона «Научных боев» с заглавной темой «За гранью возможного». Исследователи представили четыре работы. На каждое выступление отводилось по десять минут, после чего участники отвечали на вопросы жюри и зрителей. Спикеры искали границы между человеком и искусственным интеллектом, цифровой платформой и ее пользователями, государством и социальной инфраструктурой, а также между тем, как общество определяет человека, и тем, как он определяет себя сам.

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.