Розробка та реалізація програми для генерації зображень за допомогою Python

Abstract

Кваліфікаційна робота на тему: «Розробка та реалізація програми для генерації зображень за допомогою Python». Обсяг роботи: 66 сторінок, 19 рисунків, 2 таблиці. Метою роботи є розробка та реалізація програмного забезпечення для автоматизованої генерації зображень на основі текстових описів користувача із використанням сучасних технологій штучного інтелекту та мови програмування Python. Об'єктом дослідження є процес генерації цифрових зображень за допомогою генеративних моделей штучного інтелекту. Предметом дослідження є методи, алгоритми та програмні засоби реалізації програм генерації зображень на основі сучасних нейронних мереж і дифузійних моделей. У роботі проведено аналіз сучасних підходів до генерації зображень засобами штучного інтелекту. Розглянуто історію розвитку генеративних моделей, досліджено принципи функціонування генеративно-змагальних мереж (GAN), варіаційних автоенкодерів (VAE) та дифузійних моделей (Diffusion Models). Особливу увагу приділено архітектурі Stable Diffusion як одній із найефективніших сучасних моделей генерації графічного контенту. Виконано аналіз існуючих програмних рішень для генерації зображень, серед яких DALL-E, Midjourney, Leonardo AI, Ideogram та Stable Diffusion. За результатами проведеного аналізу обґрунтовано вибір Stable Diffusion як базової технології для реалізації програмного забезпечення. У процесі виконання роботи було спроєктовано архітектуру програмної системи, визначено її функціональні та нефункціональні вимоги, побудовано UML-діаграми та розроблено структуру взаємодії програмних компонентів. Для реалізації програмного продукту використано мову програмування Python та бібліотеки PyTorch, Diffusers, OpenCV, Pillow і Tkinter. Практична частина роботи присвячена створенню програмного забезпечення для генерації зображень за текстовими запитами користувача. Реалізовано графічний інтерфейс користувача, механізм взаємодії з моделлю Stable Diffusion, систему обробки та збереження результатів генерації. Наведено приклади програмного коду та результати тестування розробленої системи. Результати роботи підтвердили ефективність використання сучасних генеративних моделей штучного інтелекту для автоматизованого створення цифрового контенту. Розроблена програма забезпечує генерацію якісних зображень на основі текстових описів та може бути використана у сфері веброзробки, цифрового дизайну, реклами, маркетингу та освітньої діяльності.