Result: Difüzyon Modelinin Görüntü Üretimi Üzerindeki Etkisi ve Performans Analizi

Title:
Difüzyon Modelinin Görüntü Üretimi Üzerindeki Etkisi ve Performans Analizi
Authors:
Contributors:
Sevgen, Selçuk, İstanbul University Cerrahpaşa Institutional Repository
Publisher Information:
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, 2024.
Publication Year:
2024
Document Type:
Dissertation/ Thesis Master thesis
File Description:
application/pdf
Language:
Turkish
Accession Number:
edsair.od.....10033..4634b893409e9c2ee03377e60e4ea3f6
Database:
OpenAIRE

Further Information

Bu tez çalışmasında, difüzyon modelinin görüntü üretimi üzerindeki etkisi ve performansı incelenmiş, Üretici Çekişmeli Ağlar (ÜÇA) ve diğer difüzyon modelleri ile karşılaştırılmıştır. Araştırmanın amacı, görüntü üretiminde kullanılan modellerin performanslarını değerlendirerek enerji verimliliği, işlem süreleri ve görüntü kalitesi açısından karşılaştırmaktır. Çalışmada, SinGAN, SinDDM ve SinFusion modelleri üzerinde durulmuş ve bu modellerin farklı derinliklerdeki performansları incelenmiştir. Çalışma kapsamında, Places50 veri setinden seçilen 21 resim kullanılmış ve bu resimlerin her üç model üzerinde değerlendirilmesi yapılmıştır. Modellerin performansları, Sliced Frechet Inception Distance (SIFID), harcanan zaman, enerji kullanımı ve hafıza kullanımı gibi metrikler kullanılarak ölçülmüştür. Bulgular, SinGAN modelinin düşük işlem süreleri ve enerji tüketimi ile dikkat çektiğini ancak yüksek parametre sayısı nedeniyle bazı dezavantajlar gösterdiğini ortaya koymuştur. SinDDM modeli, yüksek kaliteli görüntüler üretme yeteneğine sahip olmasına rağmen, çok yüksek işlem süreleri ve enerji tüketimi nedeniyle pratik uygulamalarda zorluklar yaratmaktadır. SinFusion xii modelleri ise, farklı derinliklerde dengeli performanslar sunmakta ve enerji verimliliği ile işlem süreleri arasında bir denge kurmaktadır. Sonuç olarak, çalışmada elde edilen bulgular, difüzyon modellerinin ve ÜÇA'ların performanslarını karşılaştırarak enerji verimliliği ve görüntü kalitesi açısından önemli bilgiler sunmaktadır. Gelecekteki çalışmalar için daha karmaşık ve çeşitli veri setleri ile modellerin performanslarının test edilmesi ve enerji verimliliğini artırmak için optimizasyon çalışmaları yapılması önerilmektedir.