Generación de imágenes a partir de bocetos y modificación de atributos guiados por texto

• Autor: Sumiri Fernandez, Dennis Marcell
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Católica San Pablo
• Repositorio: UCSP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/18634
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12590/18634
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: GAN; Transformer; Guiado por texto; Generación de imagen; Aprendizaje profundo; Texto a imagen; Transferencia aprendizaje; Generación rostros; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

Hoy en día, el campo de la inteligencia artificial está en continuo desarrollo. Todos los días se crean nuevos modelos y los existentes se modifican o combinan para ampliar su gama de aplicaciones y tareas que pueden resolver. Este documento presenta un nuevo modelo que combina procesamiento de lenguaje natural y redes generativas para generar imágenes a partir de bocetos y descripciones en lenguaje natural. Presentamos un pipeline que se utilizará para re-acondicionar la red generativa con el fin de utilizar el texto procesado que dará contexto al boceto que se utilizará para la generación. Luego, se evalúa el modelo y las imágenes que se generaron utilizando métricas cuantitativas. Se compara la puntuación obtenida para el mismo conjunto de datos utilizado por otros modelos. Por último, se presenta una evaluación cualitativa de las imágenes generadas para ello se han generado un conjunto de imágenes de rostros a partir de bocetos y descripciones, dentro del conjunto generado se tuvo resultados interesantes, aunque algunas imágenes presentaron errores en su generación, otras lograron engañar con éxito a los evaluadores humanos.