Ingeniería

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Examinando Ingeniería por Materia "AJUSTE FINO"

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    Personalización de un modelo text-to-image para la generación de imágenes con inteligencia artificial
    (Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Facultad de Ingeniería. Departamento de Informática., 2024) Dibez, Pablo Martín; Mercado, Viviana Beatriz; Ormachea, Daniel
    En los últimos años, el ámbito de la Inteligencia Artificial ha experimentado un crecimiento significativo, destacándose en la generación de imágenes. Estos avances han incrementado el interés en las oportunidades de automatización en diversos campos y las restricciones asociadas. La técnica de generación de imágenes a partir de texto, conocida como texto a imagen, ha emergido como un área de investigación prometedora con aplicaciones en entretenimiento, diseño gráfico, publicidad y creación de con- tenido visual. Esta tecnología permite a los usuarios convertir descripciones textuales en imágenes pertinentes y realistas. Este estudio explora a fondo el estado del arte de los modelos generativos de texto a imagen, resaltando sus capacidades y limitaciones. Se han investigado técnicas especializadas para la personalización de modelos orientada a sujetos específicos, facilitando una adaptación más precisa del aprendizaje. El marco teórico aborda la clasificación de los modelos generativos, los modelos de difusión y los de texto a imagen, detallando sus mecanismos fundamentales y aplicaciones impactantes en áreas como el arte, la medicina y los medios de comunicación. Esta base teórica proporciona una comprensión profunda del potencial transformador de estas tecnologías. En la parte experimental, se ha demostrado la aplicación práctica de estas teorías a través del reentrenamiento del modelo Stable Diffusion con la técnica de ajuste fino, utilizando Dreambooth y personalizándolo para generar imágenes de Lilo, una gata. Este proceso ha confirmado la eficacia del ajuste fino con un número reducido de imágenes y ha proporcionado un modelo robusto para generar imágenes de gran calidad y fidelidad.