Quantifying combinatorial capababilities of image-generating AI
This study investigates the combinatorial capabilities of state-of-the-art generative AI models—Midjourney, DALL-E, and Stable Diffusion—when tasked with generating images containing underrepresented object combinations. Utilizing the LAION400M dataset as a proxy for the models' training data...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Poon, Wei Kang |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Li Boyang |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/181225 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Quantifying combanitorial capabilities of image-generating AI
بواسطة: Karanam, Akshit
منشور في: (2024) -
Development of perceptual image quality database and assessment for AI generated facial images
بواسطة: Tan, Xin Kai
منشور في: (2024) -
Generative AI-based ChatGPT and AI chatbots for learning AI education
بواسطة: Chin, Woon Ping
منشور في: (2024) -
Can we trust generative AI?
بواسطة: Mu, Zhan
منشور في: (2025) -
Bias in the age of generative AI: a deep dive into autoregressive model fairness
بواسطة: Ng, Darren Joon Kai
منشور في: (2024)