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Generative AI for Ceramics Painting.
紀錄類型:
書目-語言資料,手稿 : Monograph/item
正題名/作者:
Generative AI for Ceramics Painting./
作者:
Samagaio, Jose Francisco Figueira Mendes.
面頁冊數:
1 online resource (88 pages)
附註:
Source: Masters Abstracts International, Volume: 85-11.
Contained By:
Masters Abstracts International85-11.
標題:
Materials science. -
電子資源:
click for full text (PQDT)
ISBN:
9798382657707
Generative AI for Ceramics Painting.
Samagaio, Jose Francisco Figueira Mendes.
Generative AI for Ceramics Painting.
- 1 online resource (88 pages)
Source: Masters Abstracts International, Volume: 85-11.
Thesis (M.C.E.)--Universidade do Porto (Portugal), 2023.
Includes bibliographical references
A industria da ceramica, conhecida pela sua enfase na estetica e na qualidade, esta a enfrentar uma procura crescente de desenvolvimento de produtos. A aprendizagem computacional, especificamente a inteligencia artificial generativa, pode potencialmente otimizar e melhorar o processo de coloracao e design da ceramica. Esta investigacao tem como objetivo desenvolver um novo modelo generativo e explorar a sua aplicabilidade na industria. O recurso a IA generativa pode resolver o problema da avaliacao humana subjectiva e da natureza intensiva em termos de tempo do desenvolvimento de novos produtos. O estudo ira comparar o novo modelo com os modelos existentes mais avancados e avaliar metricas e tecnicas. A investigacao contribui para o avanco da industria ceramica atraves da introducao de abordagens eficientes e inovadoras ao desenvolvimento e reproducao de cores. O modelo generativo desenvolvido gera com exito imagens sinteticas altamente realistas e autenticas de material ceramico com diferentes cores e posicoes. Esta investigacao demonstra a fiabilidade e a eficacia da IA generativa, oferecendo uma solucao eficiente em termos de tempo e de recursos, ao mesmo tempo que promove a criatividade e a inovacao. Os resultados contribuem para o avanco do desenvolvimento e concecao de cores em ceramica, abrindo caminho para uma futura implementacao pratica na industria. A nova abordagem foi capaz de produzir resultados muito bons, gerando imagens que apresentam um nivel de realidade muito elevado e sao competitivas com os modelos mais avancados.
Electronic reproduction.
Ann Arbor, Mich. :
ProQuest,
2024
Mode of access: World Wide Web
ISBN: 9798382657707Subjects--Topical Terms:
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Materials science.
Index Terms--Genre/Form:
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Advisor: de Oliveira Pinto Soares, Carlos Manuel Milheiro.
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Thesis (M.C.E.)--Universidade do Porto (Portugal), 2023.
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Includes bibliographical references
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A industria da ceramica, conhecida pela sua enfase na estetica e na qualidade, esta a enfrentar uma procura crescente de desenvolvimento de produtos. A aprendizagem computacional, especificamente a inteligencia artificial generativa, pode potencialmente otimizar e melhorar o processo de coloracao e design da ceramica. Esta investigacao tem como objetivo desenvolver um novo modelo generativo e explorar a sua aplicabilidade na industria. O recurso a IA generativa pode resolver o problema da avaliacao humana subjectiva e da natureza intensiva em termos de tempo do desenvolvimento de novos produtos. O estudo ira comparar o novo modelo com os modelos existentes mais avancados e avaliar metricas e tecnicas. A investigacao contribui para o avanco da industria ceramica atraves da introducao de abordagens eficientes e inovadoras ao desenvolvimento e reproducao de cores. O modelo generativo desenvolvido gera com exito imagens sinteticas altamente realistas e autenticas de material ceramico com diferentes cores e posicoes. Esta investigacao demonstra a fiabilidade e a eficacia da IA generativa, oferecendo uma solucao eficiente em termos de tempo e de recursos, ao mesmo tempo que promove a criatividade e a inovacao. Os resultados contribuem para o avanco do desenvolvimento e concecao de cores em ceramica, abrindo caminho para uma futura implementacao pratica na industria. A nova abordagem foi capaz de produzir resultados muito bons, gerando imagens que apresentam um nivel de realidade muito elevado e sao competitivas com os modelos mais avancados.
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The ceramics industry, known for its focus on aesthetics and quality, faces increased demand for product development. Machine learning, specifically generative artificial intelligence, can opti- mize and enhance the colouring of ceramics and the design process. This research aims to develop a new generative model and explore its applicability in the industry. Leveraging generative AI can address the subjective human evaluation and time-intensive nature of new product development. The study will compare the new model with existing state-of-the-art models and evaluate metrics and techniques. The research can contribute to the advancement of the ceramics industry by in- troducing efficient and innovative approaches to colour development and design. The developed generative model based on Stable Diffusion successfully generates highly realistic and authentic synthetic images of plates with different colours and positions. We showcase the reliability and ef- fectiveness of generative Al, offering a time-efficient and resource-saving solution while fostering creativity and innovation. The new approach delivered excellent results, generating images that present a very high level of reality and are competitive with state-of-the-art models.
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