Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45461| Titel: | Дослідження особливостей та порівняльний аналіз генеративних моделей |
| Sonstige Titel: | Study of Features and Comparative Analysis of Generative Models |
| Autor(en): | Свінціцький, Павло Вадимович Svintsitskyi, Pavlo Vadymovych |
| Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Свінціцький П. В. Дослідження особливостей та порівняльний аналіз генеративних моделей : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 126 - інформаційні системи та технології / наук. кер. О. П. Ясній. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 58 с. |
| Erscheinungsdatum: | 24-Jun-2024 |
| Submitted date: | 10-Jun-2024 |
| Date of entry: | 26-Jun-2024 |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Supervisor: | Ясній, Олег Петрович |
| Committee members: | Золотий, Роман Захарійович |
| UDC: | 004.62 |
| Stichwörter: | генеративні моделі generative models штучний інтелект artificial intelligence порівняльний аналіз comparative analysis midjourney adobe firefly dall-e leonardo ai |
| Zusammenfassung: | Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню особливостей та порівняльному аналізу генеративних моделей штучного інтелекту (ГШІ). В першому розділі описано можливості сучасних технологій ГШІ, таких як Midjourney, Adobe Firefly, DALL-E та Leonardo AI. Висвітлено їхні алгоритми дій, функціональність, та етичні питання. Розглянуто можливості та обмеження кожної моделі. В другому розділі розроблено план порівняння генеративних моделей, включаючи алгоритми проведення аналізу, критерії оцінки якості та тестові сценарії. Досліджено різні рівні складності запитів для генерації зображень. Подано очікувані результати та інтерпретацію. В третьому розділі описано проведення експерименту з порівняння моделей. Проаналізовано результати генерації зображень за різними запитами та рівнями деталізації. Проведено систематичну генерацію зображень та їх детальний аналіз. Об’єкт дослідження: генеративні моделі штучного інтелекту. Предмет дослідження: ефективність та можливості генеративних моделей у різних контекстах. This qualification work is dedicated to the study and comparative analysis of generative artificial intelligence (GAI) models. The first section describes the capabilities of modern generative AI technologies such as Midjourney, Adobe Firefly, DALL-E, and Leonardo AI. The algorithms, functionality, and ethical issues related to these models are highlighted. The possibilities and limitations of each model are examined. The second section develops a plan for comparing generative models, including algorithms for conducting the analysis, quality assessment criteria, and test scenarios. Various levels of complexity for image generation requests are explored. Expected results and their interpretation are provided. The third section describes the execution of the experiment comparing the models. The results of image generation for different requests and detail levels are analyzed. Systematic image generation and detailed analysis of each model are conducted. Object of the study: generative artificial intelligence models. Subject of the study: the effectiveness and capabilities of generative models in different contexts. |
| Content: | ВСТУП 7 РОЗДІЛ 1. ОГЛЯД СЕРВІСІВ ШТУЧНОГО ІНТИЛЕКТУ ДЛЯ ГЕНЕРАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ 8 1.1 Огляд сучасних технологій гші 8 1.2 Огляд midjourney: можливості та обмеження 9 1.3 Характеристика adobe Firefly: функціональність та застосування 11 1.4 Огляд DALL-E: ключові особливості та приклади використання 13 1.5 Leonardo AI: аналіз можливостей 14 1.6 Етичність компаній щодо навчальних матеріалів для моделей гші 15 1.7 Висновки до першого розділу 18 РОЗДІЛ 2. РОЗРОБКА ПЛАНУ ПОРІВНЯННЯ ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ 19 2.1 Розробка алгоритму проведення порівняльного аналізу 19 2.2 Розробка критеріїв оцінки якості генеративних моделей 20 2.3 Очікувані результати та інтерпретація 22 2.4 Висновок до другого розділу 23 РОЗДІЛ 3. ПІДГОТОВКА ТА ПРОВЕДЕННЯ ПОРІВНЯЛЬНОГО АНАЛІЗУ ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ 24 3.1 Підготовка середовищ до експерименту 24 3.1.1 Підготовка Leonardo AI до експерименту 24 3.1.2 Підготування Midjourney 25 3.1.3 Приготування для Adobe Firefly та DALL-E 26 3.2 Генерація зображень простого рівня деталізації запиту 27 3.2.1 Генерація та оцінка зображень за першим запитом простого рівня 27 3.2.2 Генерація та оцінка зображень за другим запитом простого рівня 28 3.2.3 Генерація та оцінка зображень за третім запитом простого рівня 30 3.2.4 Генерація та оцінка зображень за четвертим запитом простого рівня 32 3.2.5 Генерація та оцінка зображень за п’ятим запитом простого рівня 33 3.3 Генерація зображень високого рівня деталізації запиту 35 3.3.1 Генерація та оцінка зображень за першим запитом високого рівня деталізації 35 3.3.2 Генерація та оцінка зображень за другим запитом високого рівня деталізації 36 3.3.3 Генерація та оцінка зображень за третім запитом високого рівня деталізації 38 3.3.4 Генерація та оцінка зображень за четвертим запитом високого рівня деталізації 39 3.3.5 Генерація та оцінка зображень за п’ятим запитом високого рівня деталізації 41 3.4 Порівняльний аналіз цінової політики моделей 43 3.5 Висновки до третього розділу 45 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ 47 4.1 Психологія безпеки праці в загальній проблемі психології 47 4.2 Значення автоматизації виробничих процесів в питаннях охорони праці 48 4.3 Етичні та правові аспекти використання генеративного штучного інтелекту в умовах праці 50 ВИСНОВКИ 52 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 54 |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45461 |
| Copyright owner: | © Свінціцький Павло Вадимович, 2024 |
| References (Ukraine): | 1. Del Pra, M. (2023, October 30). Generative Adversarial Networks. Medium. https://medium.com/@marcodelpra/generative-adversarial-networks-dba10e1b4424. 2. Yenduri, G., et al. (2024, February 29). GPT (Generative Pre-trained Transformer) – A Comprehensive Review on Enabling Technologies, Potential Applications, Emerging Challenges, and Future Directions. IEEE Access, 12, 54608-54649. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3389497 3. McKinsey & Company, (2023, August 1). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. [Survey]. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-AIs-breakout-year. 4. Strutynska, I., Kozbur, H., Dmytrotsa, L., Sorokivska, O., & Melnyk, L. (2019). Influence of Digital Technology on Roadmap Development for Digital Business Transformation. Advanced Computer Information Technologies. Materials of the 9th International Conference (Ceske Budejovice, Czech Republic, 5–7 June 2019). Ternopil National Economic University & University of South Bohemia, 333–337. 5. Heikkilä, M. (2023, December 19). Four trends that changed AI in 2023. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2023/12/19/1085696/four-trends-that-changed-ai-in-2023/ 6. McLean, D. (2024). How to Use Midjourney to Create AI Art in 2024 (Detailed Tutorial). Elegant Themes. https://www.elegantthemes.com/blog/design/midjourney-ai-art#final-thoughts-on-midjourney 7. Schetinger, V., Di Bartolomeo, S., El-Assady, M., McNutt, A., Miller, M., Passos, J. P. A., & Adams, J. L. (2023, June 27). Doom or Deliciousness: Challenges and Opportunities for Visualization in the Age of Generative Models. Computer Graphic Forum, 42(3), 423-435. https://doi.org/10.1111/cgf.14841 8. Midjourney, (n. d.). Midjourney Quick Start Guide. Documentation and User Guide. https://docs.midjourney.com/docs/quick-start 9. Fritz AI. (2024, February 12). Midjourney Review 2024 - Pros, Cons and Features. https://fritz.ai/midjourney-review/ 10. Adobe, (б. д.). Adobe Firefly і Midjourney: як Firefly прискорює творчі процеси. https://www.adobe.com/ua/products/firefly/discover/firefly-vs-midjourney.html 11. Карпусь, В. (2024, 23 квітня). Adobe «прокачала» Photoshop — і додала генеративний штучний інтелект Firefly Image 3. ITC.ua. https://itc.ua/ua/novini/adobe-prokachala-photoshop-ta-dodala-v-nogo-generatyvnyj-shtuchnyj-intelekt/ 12. Каіров, В. (2024, 23 квітня). Нова модель Adobe Firefly дозволяє створювати зображення з допомогою ШІ у Photoshop. ITsider. https://itsider.com.ua/nova-model-adobe-firefly-dozvolyaye-stvoryuvaty-zobrazhennya-z-dopomogoyu-shi-u-photoshop/ 13. Adobe Firefly, (б. д.). Генеративні кредити. (Дата звернення: 06.06.2024). https://helpx.adobe.com/ua/firefly/using/generative-credits.html 14. Adobe, (n. d.). Adobe Firefly vs. DALL·E 3: Express your vision with the right AI art generator for you. https://www.adobe.com/products/firefly/discover/firefly-vs-dalle.html 15. Amditis, J. (2023, October 25). A beginner’s guide to image generation with DALL-E 3. How to use DALL-E 3, plus a gallery of 77 different art styles to use when generating images. Medium. https://medium.com/centerforcooperativemedia/a-beginners-guide-to-image-generation-with-dall-e-3-4efd969ab8fb 16. Цебро, О. (2023, 2 червня) Порівнюємо графічні ШІ: плюси, мінуси та особливості Adobe Firefly, Midjourney, BlueWillow, Leonardo AI, Lexica. DOU. https://dou.ua/forums/topic/43741/ 17. Acharya, A. (2023, September 21). OpenAI’s DALL-E 3 Explained: Generate Images with ChatGPT. The Complete Data Development Platform for AI. Encord. https://encord.com/blog/openai-dall-e-3-what-we-know-so-far/ 18. Horsey, J. (2023, October 31). Adobe Firefly vs DallE 3 vs Midjourney in-depth comparison. Geeky Gadgets. https://www.geeky-gadgets.com/adobe-firefly-vs-dalle-3-vs-midjourney/ 19. Чернер, В. (2024, 5 червня). Краща нейромережа для дизайнера. Leonardo AI та її нові оновлення. CASES. https://cases.media/article/krasha-neiromerezha-dlya-dizainera-leonardo-ai-ta-yiyi-novi-onovlennya 20. Sidehustlingmother, (2024, April 8). Exploring Leonardo AI: A Comprehensive Review. Medium. https://medium.com/@sidehustlingmother/exploring-leonardo-ai-a-comprehensive-review-76ebde30dbd6 21. Spirling, A. (2023, April 18). Why open-source generative AI models are an ethical way forward for science. Nature, 616, 413. https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4 22. Lucchi, N. (2023). ChatGPT: A Case Study on Copyright Challenges for Generative Artificial Intelligence Systems. European Journal of Risk Regulation, 1-23. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/err.2023.59 23. Adobe, (б. д.). Нова версія Firefly. Розумніша за всі інші. https://www.adobe.com/ua/products/firefly.html 24. Останній Капіталіст, (2024, 19 травня). Big Tech компанії перебувають в погоні за тренувальними даними для ШІ. Друкарня. https://drukarnia.com.ua/articles/big-tech-kompaniyi-perebuvayut-v-pogoni-za-trenuvalnimi-danimi-dlya-shi-EMGBq 25. Rashid, M. (2023, December 23). Midjourney vs. Adobe Firefly – A Detailed Comparison. Imagine with Rashid. (Дата звернення: 13.02.2024). https://imaginewithrashid.com/midjourney-vs-adobe-firefly-a-detailed-comparison/ 26. Rashid, M. (2024, April 28). Adobe Firefly 3 and Midjourney Version 6 Comparison Using 14 Prompts. Imagine with Rashid. (Дата звернення: 16.05.2024). https://imaginewithrashid.com/adobe-firefly-3-and-midjourney-version-6-comparison-using-14-prompts 27. Leonardo AI, (n. d.). Leonardo AI vs. Midjourney: Top 5 Reasons to Decide Which AI Suits You Best. https://leonadoai.com/midjourney-vs-leonardo-ai/ 28. Adobe, (2024). Плани та ціни на програми Creative Cloud та інші. (Дата звернення: 18.06.2024). https://www.adobe.com/ua/creativecloud/plans.html 29. Чернер, В. (2023, 22 грудня). Огляд оновлення Midjourney v6 (альфа). CASES. https://cases.media/article/oglyad-onovlennya-midjourney-v6-alfa 30. New Strategies. (2023, 25 жовтня). Порівняння графічних нейромереж. ТОП-10. CASES. https://cases.media/article/porivnyannya-grafichnikh-neiromerezh-top-10 31. European Agency for Safety & Health at Work, (n. d.). Psychosocial risks and mental health at work. Information, statistics, legislation and risk assessment tools. https://osha.europa.eu/en/themes/psychosocial-risks-and-mental-health 32. Південне міжрегіональне управління Державної служби з питань праці, (2024, 5 червня). Гігієна праці в деталях: психологія безпеки праці (ризикоорієнтовне мислення, поведінковий аудит, стрес та конфлікти). https://pd.dsp.gov.ua/news/hihiiena-pratsi-v-detaliakh-psykholohiia-bezpeky-pratsi-ryzykooriientovne-myslennia-povedinkovyi-audyt-stres-ta-konflikty 33. Стручок, В. С. (2022). Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 156. 34. Dodd, P. (2023, April 14). What is Industrial Automation? A Comprehensive Overview. Fiberroad Technology. https://fiberroad.com/resources/new-trends/what-is-industrial-automation-a-comprehensive-overview/ 35. Стручок, В. С. (2022). Техноекологія та цивільна безпека. Частина «Цивільна безпека». [Навч. посіб.] 36. European Commission, (2020, February 19). White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust. https://tinyurl.com/tec8k33b |
| Content type: | Bachelor Thesis |
| Enthalten in den Sammlungen: | 126 — Інформаційні системи та технології (бакалаври) |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 2024_KRB_ST-41_Svintsitskyi_P_V_ .pdf | 6,22 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt, soweit nicht anderweitig angezeigt.
Administrationswerkzeuge