ỨNG DỤNG LỊCH NGÀY VỚI HÌNH NỀN BẰNG AI

Abstract

Trong thời đại nội dung số và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, các mô hình sinh ảnh từ văn bản (Text-to-Image) đã phát triển mạnh mẽ, cho phép tạo ra hình ảnh từ các mô tả đơn giản. Tuy nhiên, các ứng dụng lịch hiện nay chủ yếu tập trung vào quản lý công việc, chưa khai thác hiệu quả khả năng kết hợp giữa quản lý thời gian và cá nhân hóa giao diện bằng hình ảnh và nội dung truyền cảm hứng. Đề tài “Ứng dụng lịch ngày với hình nền bằng AI” hướng tới xây dựng một ứng dụng desktop tích hợp hiển thị thời gian, quản lý ghi chú và quote động lực, đồng thời sử dụng mô hình Stable Diffusion 1.5 để tạo hình nền từ prompt. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc fine-tune và xây dựng một ứng dụng lịch tích hợp mô hình Stable Diffusion 1.5 nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh sinh ra, giảm thời gian tính toán và đảm bảo khả năng triển khai hiệu quả trên máy tính cá nhân. Bên cạnh đó, hệ thống cũng chú trọng tối ưu trải nghiệm người dùng thông qua giao diện trực quan, khả năng hiển thị thời gian thực, quản lý ghi chú theo ngày và cung cấp nội dung hình ảnh góp phần nâng cao tính thẩm mỹ và tính ứng dụng trong quá trình sử dụng. Hệ thống được phát triển bằng Python và PyQt, kết hợp SQLite, JSON để lưu trữ dữ liệu người dùng. Kết quả thực hiện cho thấy đề tài đã xây dựng được một ứng dụng lịch ngày trên nền tảng desktop, tích hợp các chức năng quản lý thời gian, ghi chú, quote và hình nền. Mô hình Stable Diffusion 1.5 được tích hợp để hỗ trợ tạo hình nền từ prompt, đồng thời hệ thống có khả năng quản lý và sử dụng lại các hình nền được tạo. kết quả thực nghiệm trên 50 prompt cho thấy mô hình kết hợp LoRA có khả năng thể hiện tốt hơn một số đặc trưng phong cảnh so với mô hình gốc, trong khi mức tăng tài nguyên không đáng kể. Thời gian sinh ảnh trung bình tăng khoảng 1,67 giây (11,74%), trong khi mức sử dụng VRAM trung bình chỉ tăng khoảng 0,019 GB (0,55%). Kết quả này cho thấy hệ thống vẫn đáp ứng khả năng triển khai trên máy tính cá nhân với GPU NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop 6 GB. Qua kết quả thực nghiệm, hệ thống đáp ứng được các yêu cầu đề ra và có khả năng triển khai trên máy tính cá nhân. Từ khóa: Ứng dụng lịch ngày, Text-to-Image, Stable Diffusion 1.5, LoRA, finetune, hình nền AI, PyQt, Python. In the era of digital content and personalized user experiences, text-to-image models have developed rapidly, enabling the generation of images from simple descriptions. However, current calendar applications primarily focus on task management and have not fully explored the potential of combining time management with interface personalization through visual elements and inspirational content. The thesis “Daily Calendar Application with AI-Generated Wallpapers” aims to develop a desktop application that integrates time display, note management, and motivational quotes, while utilizing the Stable Diffusion 1.5 model to generate wallpapers from prompts. The research focuses on fine-tuning and developing a calendar application integrated with the Stable Diffusion 1.5 model to improve the quality of generated images, reduce computational time, and ensure efficient deployment on personal computers. In addition, the system emphasizes enhancing the user experience through an intuitive interface, real-time time display, daily note management, and visual content that contributes to both aesthetic value and practical usability. The system is developed using Python and PyQt, combined with SQLite and JSON for user data storage. The results show that the thesis successfully developed a desktop-based daily calendar application integrating time management, note management, motivational quotes, and wallpaper management. The Stable Diffusion 1.5 model is integrated to support wallpaper generation from prompts, while the system also provides the ability to manage and reuse generated wallpapers. Experimental results on 50 prompts show that the LoRA-enhanced model is capable of representing certain landscape features better than the original model, while the increase in resource consumption remains relatively small. The average image generation time increased by approximately 1.67 seconds (11.74%), while the average VRAM usage increased by only approximately 0.019 GB (0.55%). These results indicate that the system can still be effectively deployed on personal computers equipped with an NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop 6 GB GPU. Based on the experimental results, the system meets the proposed requirements and can be deployed on personal computers. Keywords: Daily Calendar Application, Text-to-Image, Stable Diffusion 1.5, LoRA, Fine-tuning, AI-Generated Wallpapers, PyQt, Python.