В работе предложен ряд методов, которые могут быть использованы для синтеза изображений интерьеров в целях обучения искусственного интеллекта. Предложенные методы решают проблему генерации обучающих выборок в комплексе, начиная от автоматической генерации 3D контента и заканчивая непосредственно рендерингом. Одна из основных целей разработанной системы – обеспечить достаточную производительность при генерация наборов фото-реалистичных изображений интерьеров при помощи GPU.

синтез изображений для обучения нейросетей, интерьеры, генерация интерьеров

Программирование, параллельные вычисления, мультимедиа

Фролов Владимир Александрович,  ,  orcid.org/0000-0001-8829-9884,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН

Феклисов Егор Дмитриевич,  ,  orcid.org/0000-0003-0593-4251,  МГУ имени М.В. Ломоносова

Трофимов Максим Александрович,  ,  orcid.org/0000-0001-6098-6121,  МГУ имени М.В. Ломоносова

Волобой Алексей Геннадьевич,  ,  orcid.org/0000-0003-1252-8294,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН