{"id":444182,"date":"2025-01-08T03:01:02","date_gmt":"2025-01-08T03:01:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=444182"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2025-01-08T03:01:02","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=444182","title":{"rendered":"<span>GAN \u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/8f2\/dbc\/85e\/8f2dbc85e206cdde989a6bd7133735f3.jpg\" width=\"1792\" height=\"1024\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8f2\/dbc\/85e\/8f2dbc85e206cdde989a6bd7133735f3.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u00a0\u0434\u0432\u0443\u0445 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0433\u043e\u0440\u044f\u0447\u0438\u0445 \u0442\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0432\u00a0\u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430\u00a0\u2014 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u2011\u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (GAN) \u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0442\u0438\u043f\u0430 Stable Diffusion). \u042f \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043a\u0430\u043a\u2011\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0441\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0430\u00a0\u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 AI\u2011\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0430\u043b\u0430. \u041f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438!:\u2011)<\/p>\n<h3>GAN: \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 vs. \u0414\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440<\/h3>\n<h4>\u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442?<\/h4>\n<p>\u0412\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u0436\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0442\u043b: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043e\u043d \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438) \u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043e\u043d \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u0444\u0435\u0439\u043a \u044d\u0442\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b). \u041a\u0430\u043a \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043f\u0430, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 &#8212; \u0445\u0443\u0434\u043e\u0436\u043d\u0438\u043a, \u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440<\/strong> (G) \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0443\u043c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b) \u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 (\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0414\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440<\/strong> (D) \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0430\u044f \u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 (\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438) \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f (\u0438\u0437 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u043d\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435. \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043c\u0430\u043d\u0443\u0442\u044c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440, \u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442\u043b\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438. \u0421 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0451 \u043a\u0440\u0443\u0447\u0435: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0451 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0432\u0441\u0451 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0451\u0442 \u0444\u0435\u0439\u043a\u0438. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0432\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435), \u0447\u0442\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u043b\u043a\u0443 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0443.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f GAN<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0439 \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u044c\u043a\u0430\u0445<\/strong>: \u041a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e \u0442\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0435\u0431\u0435 \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a, \u0432\u043e \u043b\u044c\u0432\u0438\u043d\u043e\u0439 \u0448\u0443\u0431\u0435, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u044c\u043a\u0430\u0445, \u0432 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u0441\u0432\u0435\u0442\u0435!<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong>: \u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043a\u0443\u0447\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0421\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, \u0443 \u0442\u0435\u0431\u044f \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 (\u0438 \u0443 \u0442\u0435\u0431\u044f \u043c\u0430\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432). GAN \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432, \u043e\u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435\/\u043f\u043e\u0442\u0435\u043c\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0414\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0436\u043a\u043e \u043c\u0430\u0433\u0438\u0438<\/h3>\n<h4>Stable Diffusion \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0437\u044c\u044f<\/h4>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 GAN &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0442\u0432\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0442\u043e \u0432 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, Stable Diffusion) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f. \u0422\u0443\u0442 \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0448\u0443\u043c \u0434\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0430\u043e\u0441\u0430). \u0410 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0448\u0443\u043c, \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0438\u0434. \u041f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, \u043e\u043d\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u0451\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0448\u0443\u043c\u0430 \u043a \u043e\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u043e?<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 \u0437\u0430 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c<\/strong>: \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0442\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0448\u0443\u043c, \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u044f \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043b\u0448\u0435\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0431\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u0448\u0443\u043c\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Stable Diffusion<\/strong> \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c (\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c) \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c \u0432 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0444\u043e\u043d \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041d\u0430 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435?<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>&#171;\u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0439 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430, \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u044b \u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435&#187;<\/strong> &#8212; \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430! \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0447\u0442\u043e \u043f\u0441\u0438\u0445\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435. \u0418\u043b\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043a\u0443 (\u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442), \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0438\u043b\u0438, \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442, \u0441\u044e\u0440\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044f<\/strong>: \u041c\u043e\u0436\u0435\u0448\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u0440\u0438\u0441\u0443\u0439 \u044d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0446\u043e \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u0430\u043d\u0438\u043c\u0435 &#8212; \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u044f\u043f\u043e\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u043c\u043e\u0432<\/strong>: \u0424\u0430\u043d\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0443 \u043c\u0438\u0440\u0443 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u043c\u044b, \u0441\u0442\u0438\u043a\u0435\u0440\u044b, \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0435 \u0448\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0436\u0438. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0435\u0441\u0442\u0440\u0438\u0442 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 AI-\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b?<\/h4>\n<h4>\u0412\u044b\u0431\u0435\u0440\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443<\/h4>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0447\u044c \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 GAN \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u0443\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c. PyTorch \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043e\u0431\u0438\u043b\u0438\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f GAN, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0432\u0430\u043c \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u0444\u0438\u043b\u043e\u0441\u043e\u0444\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c TensorFlow\/Keras, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432. \u0410 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u043e Stable Diffusion, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 diffusers \u043e\u0442 Hugging Face: \u0441 \u0435\u0451 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a.  <\/p>\n<h4>\u041d\u0430\u0439\u0434\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/h4>\n<p><strong>MNIST<\/strong> (\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b) \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u043a\u0443 GAN. <strong>CIFAR-10<\/strong> (\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438) \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 GAN-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. <strong>CelebA<\/strong> (\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439) \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 GAN\u2019\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043a\u0430\u043a Stable Diffusion).<\/p>\n<h4>\u041f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u043c\u043d\u0438<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (Overfitting)<\/strong>: \u0422\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u0443-\u0434\u0432\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0435. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong>: GAN\u2019\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f (\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441). \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, WGAN, DCGAN).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0430<\/strong> (\u0434\u043b\u044f \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439): \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430 \u043d\u0435\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0430\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0430\u044f, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u0438\u043a\u0438\u043c. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 hyperrealistic, 4k, trending on ArtStation \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 &#8212; \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0451!<\/h4>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0434\u0435\u043c\u043e-\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0432 Google Colab \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c: \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043a\u043e\u0434, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438, \u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 batch, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0418, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435, \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435: Reddit, Kaggle \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 Discord-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u2014 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u044b \u043e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433 \u043f\u043e \u0443\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.  <\/p>\n<h3>\u041f\u0430\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 python<\/h3>\n<h4>\u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 GAN \u043d\u0430 MNIST (PyTorch)<\/h4>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 MNIST (\u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b 28&#215;28) \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c GAN \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u00ab\u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b. \u041a\u043e\u0434 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 (\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430, \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u0442.\u0434.) \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms  # \u0423\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e (GPU \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438) device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"  # \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b batch_size = 128 z_dim = 100     # \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0448\u0443\u043c\u0430 num_epochs = 5  # \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u044d\u043f\u043e\u0445  # \u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0434\u0451\u043c \u0432 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c transform = transforms.Compose([     transforms.ToTensor(),     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0443 [-1,1] ])  # \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442: MNIST mnist_data = torchvision.datasets.MNIST(     root='.\/data',      train=True,      transform=transform,     download=True ) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(     mnist_data,     batch_size=batch_size,     shuffle=True )  class Generator(nn.Module):     def __init__(self, z_dim=100, img_dim=28*28):         super().__init__()         self.gen = nn.Sequential(             nn.Linear(z_dim, 128),             nn.LeakyReLU(0.2),             nn.Linear(128, 256),             nn.LeakyReLU(0.2),             nn.Linear(256, img_dim),             nn.Tanh(),  # \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 [-1, 1]         )     def forward(self, x):         return self.gen(x)  class Discriminator(nn.Module):     def __init__(self, img_dim=28*28):         super().__init__()         self.disc = nn.Sequential(             nn.Linear(img_dim, 256),             nn.LeakyReLU(0.2),             nn.Linear(256, 128),             nn.LeakyReLU(0.2),             nn.Linear(128, 1),             nn.Sigmoid(),  # \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 0..1 (\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438)         )     def forward(self, x):         return self.disc(x)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u0441\u0435\u0442\u0438 gen = Generator(z_dim).to(device) disc = Discriminator().to(device)  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b criterion = nn.BCELoss()  # \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044f lr = 2e-4 opt_gen = torch.optim.Adam(gen.parameters(), lr=lr) opt_disc = torch.optim.Adam(disc.parameters(), lr=lr)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 for epoch in range(num_epochs):     for batch_idx, (real, _) in enumerate(dataloader):         real = real.view(-1, 28*28).to(device)         batch_size_curr = real.shape[0]          # ============ \u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 ============         # \u0428\u0443\u043c -&gt; \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438         noise = torch.randn(batch_size_curr, z_dim).to(device)         fake = gen(noise)          # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445         disc_real = disc(real).view(-1)         disc_fake = disc(fake.detach()).view(-1)          # \u041c\u0435\u0442\u043a\u0438 (1 - \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435, 0 - \u0444\u0435\u0439\u043a)         lossD_real = criterion(disc_real, torch.ones_like(disc_real))         lossD_fake = criterion(disc_fake, torch.zeros_like(disc_fake))         lossD = (lossD_real + lossD_fake) \/ 2          disc.zero_grad()         lossD.backward()         opt_disc.step()          # ============ \u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 ============         # \u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c         output = disc(fake).view(-1)         lossG = criterion(output, torch.ones_like(output))  # \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c. \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b 1          gen.zero_grad()         lossG.backward()         opt_gen.step()      print(f\"Epoch [{epoch+1}\/{num_epochs}] | Loss D: {lossD.item():.4f}, Loss G: {lossG.item():.4f}\")  # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438: \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0448\u0443\u043c \u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f import matplotlib.pyplot as plt  gen.eval() with torch.no_grad():     sample_noise = torch.randn(16, z_dim).to(device)     generated = gen(sample_noise).view(-1, 1, 28, 28)     generated = (generated + 1) \/ 2  # \u0434\u0435\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 [-1,1] \u0432 [0,1]  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c 16 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(6,6)) for i, ax in enumerate(axes.flatten()):     ax.imshow(generated[i].cpu().squeeze(), cmap='gray')     ax.axis('off') plt.tight_layout() plt.show() <\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\/\u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c RandomCrop, RandomHorizontalFlip \u0438 \u0442.\u0434. \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 (\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432, \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u2014 \u0441\u043c. DCGAN).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b (CIFAR-10, CelebA \u0438 \u0442.\u0434.).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a Stable Diffusion \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e diffusers<\/h4>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u043e\u0433\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 <code>diffusers<\/code>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <code>transformers<\/code> \u0438 <code>accelerate<\/code> (\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438).<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">pip install diffusers transformers accelerate<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline  # \u041f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Stable Diffusion model_id = \"runwayml\/stable-diffusion-v1-5\"  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to(\"cuda\")  # \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c GPU  prompt = \"A beautiful cyberpunk cityscape at night, high resolution, trending on artstation\"  # \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 image = pipe(prompt).images[0]  image.save(\"cyberpunk_city.png\") print(\"\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a 'cyberpunk_city.png'\") <\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\/\u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><code>prompt<\/code>. \u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430 <em>\u201chyperrealistic, 4k, photorealistic\u201d<\/em> \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c <code>num_inference_steps<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u043c\u043f\u043b\u0435\u0440\u044b (e.g. <code>scheduler<\/code> = <code>DPMSolverMultistepScheduler<\/code>) \u0434\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0430 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b, \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0443, \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e), &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u044f\u0441\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c \u043f\u043e\u0434\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0418\u0418. \u0425\u043e\u0447\u0435\u0448\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c-\u0445\u0443\u0434\u043e\u0436\u043d\u0438\u043a\u0430? \u0414\u043e\u0431\u0440\u043e \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0438\u0440 GAN \u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439! \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 &#8212; \u043d\u0435 \u0431\u043e\u0439\u0441\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041b\u0438\u0447\u043d\u043e \u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c!) \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 &#8212; \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e!<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0442\u0435\u0431\u044f \u0447\u0435\u0448\u0443\u0442\u0441\u044f \u0440\u0443\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441, \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u0443\u044e \u043f\u043e\u0433\u0443\u0433\u043b\u0438\u0442\u044c GAN tutorial PyTorch \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 <code>huggingface\/diffusers<\/code>. \u0423\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u0430, \u0443\u0436\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0432\u0435\u0447\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0443 \u0442\u0435\u0431\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043a\u0443\u0447\u0430 \u0437\u0430\u0431\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a. \u0423\u0434\u0430\u0447\u0438!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/871722\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/871722\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u00a0\u0434\u0432\u0443\u0445 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0433\u043e\u0440\u044f\u0447\u0438\u0445 \u0442\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0432\u00a0\u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430\u00a0\u2014 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u2011\u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (GAN) \u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0442\u0438\u043f\u0430 Stable Diffusion). \u042f \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043a\u0430\u043a\u2011\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0441\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0430\u00a0\u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 AI\u2011\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0430\u043b\u0430. \u041f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438!:\u2011)<\/p>\n<h3>GAN: \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 vs. \u0414\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440<\/h3>\n<h4>\u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442?<\/h4>\n<p>\u0412\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u0436\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0442\u043b: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043e\u043d \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438) \u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043e\u043d \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u0444\u0435\u0439\u043a \u044d\u0442\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b). \u041a\u0430\u043a \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043f\u0430, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 &#8212; \u0445\u0443\u0434\u043e\u0436\u043d\u0438\u043a, \u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440<\/strong> (G) \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0443\u043c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b) \u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 (\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0414\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440<\/strong> (D) \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0430\u044f \u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 (\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438) \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f (\u0438\u0437 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u043d\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435. \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043c\u0430\u043d\u0443\u0442\u044c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440, \u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442\u043b\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438. \u0421 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0451 \u043a\u0440\u0443\u0447\u0435: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0451 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0432\u0441\u0451 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0451\u0442 \u0444\u0435\u0439\u043a\u0438. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0432\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435), \u0447\u0442\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u043b\u043a\u0443 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0443.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f GAN<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0439 \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u044c\u043a\u0430\u0445<\/strong>: \u041a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e \u0442\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0435\u0431\u0435 \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a, \u0432\u043e \u043b\u044c\u0432\u0438\u043d\u043e\u0439 \u0448\u0443\u0431\u0435, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u044c\u043a\u0430\u0445, \u0432 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u0441\u0432\u0435\u0442\u0435!<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong>: \u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043a\u0443\u0447\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0421\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, \u0443 \u0442\u0435\u0431\u044f \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 (\u0438 \u0443 \u0442\u0435\u0431\u044f \u043c\u0430\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432). GAN \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432, \u043e\u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435\/\u043f\u043e\u0442\u0435\u043c\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0414\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0436\u043a\u043e \u043c\u0430\u0433\u0438\u0438<\/h3>\n<h4>Stable Diffusion \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0437\u044c\u044f<\/h4>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 GAN &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0442\u0432\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0442\u043e \u0432 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, Stable Diffusion) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f. \u0422\u0443\u0442 \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0448\u0443\u043c \u0434\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0430\u043e\u0441\u0430). \u0410 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0448\u0443\u043c, \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0438\u0434. \u041f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, \u043e\u043d\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u0451\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0448\u0443\u043c\u0430 \u043a \u043e\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u043e?<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 \u0437\u0430 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c<\/strong>: \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0442\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0448\u0443\u043c, \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u044f \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043b\u0448\u0435\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0431\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u0448\u0443\u043c\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Stable Diffusion<\/strong> \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c (\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c) \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c \u0432 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0444\u043e\u043d \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041d\u0430 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435?<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>&#171;\u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0439 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430, \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u044b \u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435&#187;<\/strong> &#8212; \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430! \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0447\u0442\u043e \u043f\u0441\u0438\u0445\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435. \u0418\u043b\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043a\u0443 (\u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442), \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0438\u043b\u0438, \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442, \u0441\u044e\u0440\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044f<\/strong>: \u041c\u043e\u0436\u0435\u0448\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u0440\u0438\u0441\u0443\u0439 \u044d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0446\u043e \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u0430\u043d\u0438\u043c\u0435 &#8212; \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u044f\u043f\u043e\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u043c\u043e\u0432<\/strong>: \u0424\u0430\u043d\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0443 \u043c\u0438\u0440\u0443 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u043c\u044b, \u0441\u0442\u0438\u043a\u0435\u0440\u044b, \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0435 \u0448\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0436\u0438. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0435\u0441\u0442\u0440\u0438\u0442 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 AI-\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b?<\/h4>\n<h4>\u0412\u044b\u0431\u0435\u0440\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443<\/h4>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0447\u044c \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 GAN \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u0443\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c. PyTorch \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043e\u0431\u0438\u043b\u0438\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f GAN, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0432\u0430\u043c \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u0444\u0438\u043b\u043e\u0441\u043e\u0444\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c TensorFlow\/Keras, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432. \u0410 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u043e Stable Diffusion, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 diffusers \u043e\u0442 Hugging Face: \u0441 \u0435\u0451 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a.  <\/p>\n<h4>\u041d\u0430\u0439\u0434\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/h4>\n<p><strong>MNIST<\/strong> (\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b) \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u043a\u0443 GAN. <strong>CIFAR-10<\/strong> (\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438) \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 GAN-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. <strong>CelebA<\/strong> (\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439) \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 GAN\u2019\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043a\u0430\u043a Stable Diffusion).<\/p>\n<h4>\u041f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u043c\u043d\u0438<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (Overfitting)<\/strong>: \u0422\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u0443-\u0434\u0432\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0435. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong>: GAN\u2019\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f (\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441). \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, WGAN, DCGAN).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0430<\/strong> (\u0434\u043b\u044f \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439): \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430 \u043d\u0435\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0430\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0430\u044f, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u0438\u043a\u0438\u043c. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 hyperrealistic, 4k, trending on ArtStation \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 &#8212; \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0451!<\/h4>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0434\u0435\u043c\u043e-\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0432 Google Colab \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c: \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043a\u043e\u0434, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438, \u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 batch, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0418, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435, \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435: Reddit, Kaggle \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 Discord-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u2014 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u044b \u043e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433 \u043f\u043e \u0443\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.  <\/p>\n<h3>\u041f\u0430\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 python<\/h3>\n<h4>\u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 GAN \u043d\u0430 MNIST (PyTorch)<\/h4>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 MNIST (\u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b 28&#215;28) \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c GAN \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u00ab\u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b. \u041a\u043e\u0434 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 (\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430, \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u0442.\u0434.) \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms  # \u0423\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e (GPU \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438) device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"  # \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b batch_size = 128 z_dim = 100     # \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0448\u0443\u043c\u0430 num_epochs = 5  # \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u044d\u043f\u043e\u0445  # \u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0434\u0451\u043c \u0432 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c transform = transforms.Compose([     transforms.ToTensor(),     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0443 [-1,1] ])  # \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442: MNIST mnist_data = torchvision.datasets.MNIST(     root='.\/data',      train=True,      transform=transform,     download=True ) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(     mnist_data,     batch_size=batch_size,     shuffle=True )  class Generator(nn.Module):     def __init__(self, z_dim=100, img_dim=28*28):         super().__init__()         self.gen = nn.Sequential(             nn.Linear(z_dim, 128),             nn.LeakyReLU(0.2),             nn.Linear(128, 256),             nn.LeakyReLU(0.2),             nn.Linear(256, img_dim),             nn.Tanh(),  # \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 [-1, 1]         )     def forward(self, x):         return self.gen(x)  class Discriminator(nn.Module):     def __init__(self, img_dim=28*28):         super().__init__()         self.disc = nn.Sequential(             nn.Linear(img_dim, 256),             nn.LeakyReLU(0.2),             nn.Linear(256, 128),             nn.LeakyReLU(0.2),             nn.Linear(128, 1),             nn.Sigmoid(),  # \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 0..1 (\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438)         )     def forward(self, x):         return self.disc(x)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u0441\u0435\u0442\u0438 gen = Generator(z_dim).to(device) disc = Discriminator().to(device)  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b criterion = nn.BCELoss()  # \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044f lr = 2e-4 opt_gen = torch.optim.Adam(gen.parameters(), lr=lr) opt_disc = torch.optim.Adam(disc.parameters(), lr=lr)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 for epoch in range(num_epochs):     for batch_idx, (real, _) in enumerate(dataloader):         real = real.view(-1, 28*28).to(device)         batch_size_curr = real.shape[0]          # ============ \u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440 ============         # \u0428\u0443\u043c -&gt; \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438         noise = torch.randn(batch_size_curr, z_dim).to(device)         fake = gen(noise)          # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445         disc_real = disc(real).view(-1)         disc_fake = disc(fake.detach()).view(-1)          # \u041c\u0435\u0442\u043a\u0438 (1 - \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435, 0 - \u0444\u0435\u0439\u043a)         lossD_real = criterion(disc_real, torch.ones_like(disc_real))         lossD_fake = criterion(disc_fake, torch.zeros_like(disc_fake))         lossD = (lossD_real + lossD_fake) \/ 2          disc.zero_grad()         lossD.backward()         opt_disc.step()          # ============ \u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 ============         # \u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c         output = disc(fake).view(-1)         lossG = criterion(output, torch.ones_like(output))  # \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c. \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b 1          gen.zero_grad()         lossG.backward()         opt_gen.step()      print(f\"Epoch [{epoch+1}\/{num_epochs}] | Loss D: {lossD.item():.4f}, Loss G: {lossG.item():.4f}\")  # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438: \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0448\u0443\u043c \u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f import matplotlib.pyplot as plt  gen.eval() with torch.no_grad():     sample_noise = torch.randn(16, z_dim).to(device)     generated = gen(sample_noise).view(-1, 1, 28, 28)     generated = (generated + 1) \/ 2  # \u0434\u0435\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 [-1,1] \u0432 [0,1]  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c 16 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(6,6)) for i, ax in enumerate(axes.flatten()):     ax.imshow(generated[i].cpu().squeeze(), cmap='gray')     ax.axis('off') plt.tight_layout() plt.show() <\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\/\u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c RandomCrop, RandomHorizontalFlip \u0438 \u0442.\u0434. \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 (\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432, \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u2014 \u0441\u043c. DCGAN).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b (CIFAR-10, CelebA \u0438 \u0442.\u0434.).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a Stable Diffusion \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e diffusers<\/h4>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u043e\u0433\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-444182","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/444182","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=444182"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/444182\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=444182"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=444182"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=444182"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}