Proje Hakkında

WikiArt verileri üzerinde bir latent diffusion modeli eğitmek, sanatsal açıdan oldukça önemli olabilir. Bu model, farklı sanat akımlarını ve üsluplarını öğrenerek, yeni ve özgün sanat eserleri yaratabilir. Kullanıcılar, geçmiş sanatçıların tarzlarını taklit ederek kendi özgün eserlerini oluşturabilirler. Aynı zamanda, sanatın estetik ve teknik yönlerini insanüstü bir şekilde analiz etmek mümkün hale gelebilir

WikiArt üzerinde latent difüzyon eğitimi, Transformer tabanlı modellerin ötesinde daha verimli ve yaratıcı öğrenme yöntemleri sunar. Latent difüzyon, yüksek çözünürlüklü görsellerin ve kompleks yapıların modellenmesinde daha etkili olup, modelin soyut görsel özellikleri öğrenmesine olanak tanır. Transformer tabanlı mimarilerde genellikle uzun vadeli bağımlılıkların yönetimi karmaşıkken, difüzyon modelleri daha stabil bir öğrenme süreci sunarak görsel üretimi iyileştirir. Ayrıca, latent uzayda çalışarak, modelin işlem yükünü azaltır ve daha hızlı sonuçlar elde edilmesini sağlar. Bu tür modeller, sanat tarzlarını öğrenirken, sanatsal unsurların daha belirgin bir şekilde çıkarılmasına ve yeniden üretilmesine yardımcı olabilir.

Her bir görsel için promptları sinir ağları ile otomatik olarak oluşturmak mümkündür. Fakat prompların insanlara dair ifadeler içermesine önem veriyoruz. Bu yüzden kollektif olarak görselleri etiketlemeye uğraşıyoruz. Proje katkı sağlamak isteyen herkese açıktır. Fakat veri kümesinin ve prompların güvenliğini sağlamak amacıyla sadece kullanıcı hesabınız olması durumunda etiketlemeye katılabilirsiniz. Bu yüzden detaylı bilgi ve kullanıcı hesabı için lütfen iletişime geçin.

Kullanıcı Girişi Hesap Oluşturun

Proje Hakkında

Proje Başlangıcı 25 Ekim 2024
Amaç WikiArt veri kümesine ait örnekleri kollektif bir şekilde promptlara dönüştürmek.
PI Aykut Görkem GELEN
Image
Etiketme görseli güncelleniyor.

Latent Diffusion, görüntü üretimi ve düzenlemesi için kullanılan bir yapay zeka modelidir. Bu model, veriyi daha düşük boyutlu bir "latent uzay"da işler, yani görüntüleri doğrudan pixel seviyesinde değil, daha soyut bir temsil ile işler. Bu sayede daha verimli ve hızlı bir şekilde yüksek kaliteli görseller oluşturulabilir. Latent Diffusion, genellikle büyük veri kümesi üzerinde eğitilen ve karmaşık desenleri öğrenen bir difüzyon modeli kullanır. Model, rastgele gürültüden başlayarak, her adımda bu gürültüyü temizler ve nihayetinde gerçekçi bir görüntüye dönüştürür. Latent uzaydaki işlem, bilgisayar kaynakları açısından daha az maliyetli ve daha hızlıdır, bu da onu özellikle büyük modellemeler için ideal kılar.

Listein, görsel üretiminde kullanılan promptları toplama ve etiketleme sürecini bir arada sunuyor. Kullanıcılar, her promptu yazarken görselin detaylarını en iyi şekilde açıklamak için doğal, insan yazısına yakın ifadeler kullanıyor. Bu yazılar, yalnızca görselin doğru bir şekilde oluşturulmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda her bir öğe için etiketleme işlemi de yapılır. Etiketleme, modelin belirli öğeleri tanıyıp anlamasına yardımcı olur ve bu sayede daha özgün ve doğru görsellerin üretilmesine olanak tanır. Böylece, kullanıcılar hem daha kaliteli sonuçlar alırken hem de verimli bir etiketleme sürecinin parçası olurlar.

Loading...