Generování realistických snímků obloh
Generation of realistic skydome images
diploma thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/119541Identifiers
Study Information System: 223989
Collections
- Kvalifikační práce [11325]
Author
Advisor
Referee
Pilát, Martin
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Artificial Intelligence
Department
Department of Software and Computer Science Education
Date of defense
8. 7. 2020
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
Hluboké učení, generativní kompetitivní síť, hluboká konvoluční síť, obloha, rybí okoKeywords (English)
Deep learning, generative adversarial network, deep convolutional network, skydome, fisheyeGenerování realistických snímků obloh Naším cílem je generovat realistické obrázky oblohy s oblačností pomocí generativních kompetitivních sítí (GAN). Zkoumáme dvě architektury GANů, ProGAN a StyleGAN, a zjišťujeme, že StyleGAN dosahuje významně lepších výsledků. Pro generování obrázků ve velmi vysokém rozlišení, které nemůže být efektivně zpracováno soudobými architekturami GANů, navrhujeme novou architekturu SuperGAN. 1
Generation of realistic skydome images We aim to generate realistic images of the sky with clouds using generative adversarial networks (GANs). We explore two GAN architectures, ProGAN and StyleGAN, and find that StyleGAN produces significantly better results. We also propose a novel architecture SuperGAN which aims to generate images at very high resolutions, which cannot be efficiently handled using state-of-art architectures. 1