Negative synthetic image generation for contrastive training to improve text-to-image translation
Metinden görüntüye dönüşümü geliştirmek için karşıt öğrenmede negatif sentetik görüntü üretimi
- Tez No: 986016
- Danışmanlar: PROF. DR. PINAR DUYGULU ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çocuk kitaplarında görsel öğeler, hikâye anlatımını destekleme ve görsel uyarıcılara duyarlılığı yüksek olan çocukların dikkatini çekme açısından önemli bir rol oynamaktadır. Derin üretici modellerdeki son gelişmeler, sanatsal bütünlüğü koruyarak yüksek kaliteli illüstrasyonların otomatik olarak üretilmesine yönelik yeni olanaklar sunmuştur. Az sayıda metin girdisiyle, bir illustratörün kendine özgü sanatsal üslubunu öğrenerek yeni sahneler üretmek mümkün hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında, illustratör stilini öğrenmek ve yeni illüstrasyonlar üretmek amacıyla stable diffusion modeli ile birlikte textual inversion yöntemi kullanılmaktadır. Ayrıca, önerilen özgün bir karşıt öğrenme (contrastive learning) yaklaşımı kapsamında kullanılan negatif veri kümeleri aracılığıyla stil yakalama sürecinin daha da iyileştirilmesi araştırılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Illustrations play a prominent role in children's books, boosting storytelling and engaging young minds that are more attracted by visual stimuli. Recent advancements in image generation with the deep generative models have created new possibilities for automating the creation of high-quality illustrations while maintaining artistic coherency. It has become possible to learn the speicific artistics style of an illustrator to generate novel scenes with just a few text prompts. In this thesis work, we utilize textual inversion method along with stable diffusion to learn the illustrator style and generate new illustrations. We further explore enhancing the style capturing with the help of negative datasets, used in a novel contrastive learning approach.
Benzer Tezler
- Cucurbituril-based supramolecular constructs for the diverse applications of nanomedicine
Çeşitli nanotıp uygulamaları için kükürbitüril tabanlı supramoleküler yapılar
MELİS ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Kimyaİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. DÖNÜŞ TUNCEL
- Gan tabanlı sentetik veri üretiminin h&e boyalıinvaziv duktal karsinom histopatolojik görüntülerüzerinde evrişimsel sinir ağı tabanlı sınıflandırıcıperformansına etkisi
The effect of gan-based synthetic data generation on the performance of a convolutional neural network classifier in h&e-stained invasive ductal carcinoma histopathological images
SERHAT ARAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM ÖLÇER
- Robot hücresi içerisinde yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı parça besleme kontrolü
Artifical intelligence and image processing-based part feeding control in a robot cell
ENESALP ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Farklı mof esaslı ilaç taşıyıcı sistemlerin sentezi, karakterizasyonu ve anti kanser etkinliğinin incelenmesi
Synthesis, characterization, and investigation of the anticancer activity of different mof-based drug delivery systems
MAHSA HEIDARNEJAD
- Synthesis of dendronized polymers by ring opening metathesis polymerization techniques and investigation of biological activities
Halka açılım metatez polimerizasyon tekniği ile dendrize polimerlerin sentezi ve biyolojik aktivitelerin incelenmesi
MUHAMMAD NAZRUL ISLAM