Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja
Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: Računalni vid i napredak u dubokom učenju omogućuju razvoj modela za nadopunjavanje slika, kao što su modeli za nadopunjavanje unutar slike (engl. inpainting) i izvan slike (engl. outpainting), koji poboljšavaju vizualni sadržaj. Istraživanje ovog rada, u kojem je sudjelovalo 20 ispitanika, analiziralo je kvalitetu slika generiranih ovim modelima, uspoređujući objektivne mjere s subjektivnim ocjenama korisnika. Posebna pažnja posvećena je usporedbi alata DALL-E i Midjourney, te razlici između subjektivnog i objektivnog ocjenjivanja kvalitete slika. Zaključeno je da objektivne mjere ne mogu uvijek precizno odraziti korisničku percepciju, posebno u kategorijama autentičnosti i usklađenosti s tekstualnim opisima. Budućnost AI u generiranju slika obećava sofisticirane i učinkovitije metode, koje će omogućiti stvaranje vizualno privlačnijih i korisnicima smislenijih slika.
Author: Petrović, Ena
Language: Croatian
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7051902057