title: Style-based floorplan editing
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Нужный Сергей Петрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Nuznyj Sergej Petrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Серебренников Роман Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Serebrennikov Roman Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:51:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:51:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 110124
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46942
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной  работе рассматривается задача редактирования планов этажей на основе стилей с использованием методов генеративно-состязательных сетей (GAN) и инверсии GAN. Целью исследования являлась разработка модели, способной эффективно генерировать планы этажей с учетом заданного стиля, для упрощения и автоматизации процесса редактирования. Основные задачи включали в себя изучение существующих методов условного синтеза изображений и инверсии генеративно-состязательных сетей, разработка базовой модели с использованием существующих решений. разработка и обучение новой модели, включающей генератор, дискриминатор и энкодер. В результате выполнения поставленных задач была разработана новая модель, состоящая из энкодера, выполняющего задачу извлечения матрицы стиля, и генератора, представляющего собой генеративно-состязательную нейронную сеть, дискриминатор которой отвечает за задачу сегментации изображения, а генератор за восстановление из упрощенного представления с учетом стиля. Оценка показала, что предложенная модель способна на качественном уровне справляться с поставленной задачей, благодаря чему ее использование может значительно упростить и ускорить процесс редактирования планов этажей, обеспечивая при этом высокое качество результата. Перспективы дальнейшего развития включают улучшение модели для работы в реальном времени и дальнейшую оптимизацию ее архитектуры.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This study addresses the problem of floor plan editing based on styles using Generative Adversarial Networks (GANs) and GAN inversion methods. The aim of the research was to develop a model capable of effectively generating floor plans considering the given style, to simplify and automate the editing process. The main tasks included studying existing methods of conditional image synthesis and GAN inversion, developing a basic model using existing solutions, and developing and training a new model that includes a generator, discriminator, and encoder.
  As a result of these tasks, a new model was developed, consisting of an encoder that extracts the style matrix, and a generator representing a generative adversarial network. The discriminator in this network is responsible for image segmentation, while the generator restores the simplified representation considering the style. Evaluation showed that the proposed model is capable of effectively solving the set task, thus significantly simplifying and speeding up the process of floor plan editing while ensuring high-quality results.
  Future development prospects include improving the model for real-time operation and further optimizing its architecture.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Генерация ихображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Планы этажей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Генеративно-состязательные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Перенос стиля
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GAN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Style transfer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GAN-inversion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Floorplan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Segmentation map
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Style-based floorplan editing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Редактирование планов этажей на основе стилей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Serebrennikov_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46942/2/Serebrennikov_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,69 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Serebrennikov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46942/3/reviewSV_Otzyv_Serebrennikov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 134,5 kB
resources.filename: reviewSV_st110124_Serebrennikov_Roman_Andreevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46942/4/reviewSV_st110124_Serebrennikov_Roman_Andreevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,13 kB