Redes generativas antagónicas para la síntesis y generación de texto imagen: Un análisis cuantitativo y cualitativo de codificadores de procesamiento de lenguaje natural para el idioma español

• Autor: Yauri Lozano, Eduardo
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/26927
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/26927
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes generativas; Procesamiento del lenguaje natural (Informática); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

En la actualidad, los avances en las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para la síntesis y generación de imágenes a partir de texto han experimentado un crecimiento y desarrollo constantes. Un caso especifico es la síntesis texto a cara mediante Redes Generativas Antagónicas (GANs), que consiste en generar una imagen facial a partir de una descripción textual de características físicas. Siguiendo este enfoque, las investigaciones se han centrado en dos áreas principales, en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) codificadores para la síntesis texto-cara, y en visión por computador, GANs para la generación texto-cara. Sin embargo, la mayoría de los codificadores se han desarrollado para el idioma inglés. En este contexto, este trabajo presenta un primer estudio de tres codificadores texto-cara diferentes, el modelo preentrenado RoBERTa, y los modelos Sent2Vec y RoBERTa, entrenados con un corpus descriptivo en español del conjunto de datos CelebA. Además, se presenta un modelo personalizado de Redes Generativas Antagónicas Convolucionales Profundas condicionadas (cDCGANs) entrenado con el conjunto de datos CelebA para la síntesis texto-cara en español. Para la validación de los resultados obtenidos, se realiza una evaluación cualitativa con un análisis visual y una evaluación cuantitativa basada en las métricas IS, FID y LPIPS. Nuestra investigación muestra resultados prometedores con respecto a la literatura mejorando las métricas numéricas de FID en un 5 % y LPIPS en un 37 %. Además, esta misma investigación también muestra, a través de una comparación cuantitativa-cualitativa de las épocas de entrenamiento de cDCGAN, que la métrica IS no es una métrica objetiva adecuada para ser considerada en la evaluación de trabajos similares. El generador implementado puede ser usado como una herramienta valiosa para la elaboración del retrato hablado de una persona y tiene múltiples áreas de aplicación. Siendo una de los principales el ámbito Policial. Dado que para la identificación de criminales es necesario realizar bocetos de dichas personas.