izvorni znanstveni rad
U ovom će radu biti objašnjeno automatizirano generiranje slika pomoću umjetne inteligencije koje mogu stvoriti realistične slike korištenjem tekstualnih uputa, referentnih slika i originalnih slika za uređivanje. Umjetna inteligencija ima sposobnost učenja zahvaljujući strojnom učenju. To se postiže korištenjem algoritama za otkrivanje obrazaca i generiranjem uvida iz podataka kojima su izloženi. Umjetna inteligencija već može simulirati neuronsku mrežu ljudskog mozga zahvaljujući dubokom učenju, grani strojnog učenja. Može razjasniti uzorke, šum i druge uzroke dvosmislenosti u podacima. Rezultati možda neće uvijek biti identični onome što zamislimo ili očekujemo, no zasigurno su interesantni iz aspekta očekivanih izlaznih varijabli koje možemo dobiti na temelju određenih parametara.
umjetna inteligencija, difuzijski model, generiranje slika
Razvojem virtualizacijskih tehnologija raste kompleksnost IT sustava, dok korisnici istovremeno zahtijevaju brži pristup resursima, napredne integracije i jednostavnost korištenja. Jedno od ključnih rješenja za ove izazove primjena je…
Ovaj rad istražuje i uspoređuje mogućnosti prosljeđivanja grafičkih kartica na Hyper-V i KVM hipervizorima prema virtualnim strojevima, detaljno opisujući metode, postupke i razlike u arhitekturi koje utječu na…
The ever-growing usage and adaptation of HTTP/3 in web traffic leverages Quick UDP Internet Connections (QUIC) as a transport protocol. QUIC is widely recognized for reduced latency, enhanced…