2023 рік

Permanent URI for this collection

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/43649

Browse

Browsing 2023 рік by Subject "generative models"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Інтелектуальна система автоматизованих ілюстрацій за допомогою машинного навчання
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-05-23) Романченко, Владислав Васильович; Romanchenko, Vladyslav; Рамазанов, Султан Курбанович
    В магістерському проекті реалізовано систему штучного інтелекту для створення ілюстрацій до тексту, навчено власну модель для створення зображень на основі базової моделі Stable Diffusion, а також проведено злиття контрольних точок, для отримання кращих результатів моделі. Система штучного інтелекту базується на новітніх досягненнях в сфері комп’ютерного зору, моделі створення цифрових зображень Stable Diffusion, та моделі мови зі штучним інтелектом з відкритим кодом GPT-J. Система дозволяє автоматично створювати зображення з великих обсягів тексту, обираючи головні частини, оброблюючи їх, та передає створений текст для генерації зображень. Програмна частина реалізовна на мові Python 3.10, у середовищі PyCharm і Jupyter Notebook, та при використанні хмарних ресурсів Google Colab та Kaggle. Оптимізація та налаштування системи виконано за допомогою бібліотек мови Python. In the master's project, an artificial intelligence system was implemented to create illustrations for the text, trained its own model for creating images based on the basic Stable Diffusion model, and merged control points to obtain better model results. The artificial intelligence system is based on the latest advances in computer vision, the Stable Diffusion digital image creation model, and the GPT-J open-source artificial intelligence language model. The system allows you to automatically create images from large amounts of text by selecting the main parts, processing them, and transmitting the created text to generate images. The software part is implemented in Python 3.10, in the PyCharm and Jupyter Notebook environments, and using Google Colab and Kaggle cloud resources. The system was optimized and configured using Python libraries.