Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/72978
Title: XÂY DỰNG MÔ HÌNH THIẾT KẾ GIÀY SỬ DỤNG DCGAN
Other Titles: BUILDING A MODEL TO DESIGN SHOES USING DCGAN - DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK
Authors: Sử, Kim Anh
Nguyễn, Duy Kha
Keywords: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Issue Date: 2021
Publisher: Trường Đại Học Cần Thơ
Abstract: Thiết kế thời trang là lĩnh vực không những đòi hỏi sự sáng tạo mà còn phải dựa trên những nguyên tắc thiết kế chặt chẽ và tổng hòa kiến thức của kiến trúc, nghệ thuật, thẩm mỹ, toán học,.... Chính vì vậy, quá trình sáng tạo của các nhà thiết kế dựa trên nền tảng của nguyên tắc vẫn luôn là công việc khó nắm bắt và đầy thách thức, đặc biệt là lĩnh vực thiết kế giày. Do đó, nghiên cứu mong muốn xây dựng mô hình AI để tạo ra một tác phẩm mang tính nghệ thuật và thương mại mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nhà thiết kế và người tiêu dùng. Trong nghiên cứu này, bộ dữ liệu gồm 12856 hình ảnh về giày thể thao từ mục Sneakers and Athletic Shoes của tập dữ liệu UT Zappos50K được sử dụng, thông qua tiền xử lý hình ảnh bằng các phép biến đổi của thư viện PyTorch cho ra kích thước CHW của hình ảnh là 3×64×64. Sau đó, vận dụng mô hình DCGAN với 2 nhãn (lớp) như sau: 0 = ảnh giả và 1 = ảnh thật, đồng thời kết hợp kỹ thuật đóng băng mô hình discriminator khi đạt điều kiện. Kết quả nghiên cứu thu được với chỉ số hàm lỗi BCELoss của generator và discriminator trên bộ dữ liệu lần lượt là 1,6367 và 1,1280. Việc sử dụng DCGAN kết hợp với kỹ thuật đóng băng mô hình discriminator giúp các thiết kế đề xuất đạt được độ chính xác phù hợp với thị hiếu người dùng đồng thời giữ nguyên các tinh thần và quy tắc trong thiết kế. Mô hình ngày càng tối ưu và hoàn thiện do quá trình đào tạo và học hỏi liên tục, cho phép các nhà thiết kế tạo ra những sản phẩm độc đáo và có tính thương mại cao
Description: 74 Tr
URI: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/72978
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
3.95 MBAdobe PDF
Your IP: 18.191.202.45


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.