TASVIRLARNI TAHRIR QILISH VA YAXSHILASHDA SUN’IY INTELLEKT VA KOMPYUTER GRAFIKASI METODLARI

Аннотация

Искусственный интеллект (AI) и технологии компьютерной графики совершили революцию в области редактирования и улучшения изображений, обеспечивая передовую автоматизацию, реализм и эффективность в обработке цифровых медиа. Инструменты, основанные на искусственном интеллекте, такие как нейронные сети глубокого обучения, генеративно-состязательные сети (GAN) и алгоритмы машинного обучения, значительно улучшили задачи снижения шума, суперразрешения, раскрашивания изображений и передачи стиля. В то же время традиционные методы компьютерной графики, включая трассировку лучей, синтез текстур и процедурную генерацию, способствуют повышению качества и реалистичности изображений. Интеграция AI с компьютерной графикой расширяет возможности творчества, упрощает рабочие процессы и открывает новые перспективы для профессионалов и любителей в области фотографии, дизайна и визуальных эффектов. В данной статье рассматривается синергия между AI и компьютерной графикой в улучшении изображений, анализируются последниедостижения,приложенияи перспективыразвития. Ключевые слова. Искусственный интеллект, компьютерная графика, редактирование изображений, улучшение изображений, глубокое обучение, машинное обучение, worldlyjournals.com ILMIY TADQIQOTLAR VA ULARNING YECHIMLARI JURNALI JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH AND THEIR SOLUTIONS VOLUME 4, ISSUE 02, APREL 2025 WORLDLY KNOWLEDGE NASHRIYOTI генеративно-состязательные сети (GAN), суперразрешение, раскрашивание изображений, передача стиля,трассировка лучей,синтезтекстур,обработкацифровых медиа. Annotation. Artificial intelligence (AI) and computer graphics techniques have revolutionized the field of image editing and enhancement, providing advanced automation, realism, and efficiency in digital media processing. AI-based tools, including deep learning neural networks, generative adversarial networks (GANs), and machine learning algorithms, have significantly improved tasks such as noise reduction, super-resolution, image colorization, and style transfer. At the same time, traditional computer graphics methods, such as ray tracing, texture synthesis, and procedural generation, contribute to enhancing image quality and realism. The integration of AI with computer graphics enhances creativity, simplifies workflows, and expands possibilities for professionals and enthusiasts in photography, design, and visual effects. This paper explores the synergy between AI and computer graphics in image enhancement, highlighting recent advancements, applications, and future prospects. Keywords. Artificial intelligence, computer graphics, image editing, image enhancement, deep learning, machine learning, generative adversarial networks (GANs), super-resolution, image colorization,style transfer, ray tracing, texturesynthesis, digital media processing.