Umělá neuronová síť pro generování věrohodného paleo-artu

Abstract

Tato bakalářská práce se zaměřuje na využití umělých neuronových sítí k vizuální rekonstrukci vymřelých druhů živočichů. V úvodu je popsán vývoj neuronových sítí od jejich základních forem až po moderní pokročilé modely, jako je Stable Diffusion, který je hlavním nástrojem této práce. Práce se soustředí na doučování již existujícího modelu tak, aby byl schopen generovat věrohodné obrázky na základě názvů prehistorických tvorů. V praktické části je popsán výběr vhodného modelu, sestavení a úprava trénovacích dat, postup doučování a vyhodnocení výsledků. Výstupy z doučeného modelu jsou porovnávány s díly umělců s cílem zhodnotit kvalitu zvoleného přístupu.

This bachelor thesis focuses on the use of artificial neural networks to visually reconstruct extinct species. The introduction describes the evolution of neural networks from their basic forms to modern advanced models such as Stable Diffusion, which is the main tool of this thesis. The work focuses on training an existing model to be able to generate plausible images based on the names of prehistoric creatures. The practical part describes the selection of a suitable model, the construction and modification of the training data, the tutoring procedure and the evaluation of the results. The outputs of the tutored model are compared with the artists' works in order to evaluate the quality of the chosen approach.