PEMBANGKITAN CITRA BUATAN DENGAN MENGGUNAKAN LATENT DIFFUSION MODEL
Penyebaran citra buatan adalah masalah yang berkembang pesat, alat pengeditan media memungkinkan siapapun untuk memodifikasi media seperti menghapus, menambah, atau melakukan kloning pada citra untuk menghasilkan citra buatan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem yang membangkitkan citra buatan dan memberikan hasil dari kecocokan teks masukan dengan citra yang berhasil dibangkitkan dengan menerapkan latent diffusion model dan dilakukan evaluasi oleh skor CLIP. Data yang digunakan CLIP pretrained memiliki sebanyak 2 miliar citra. Hasil pengujian menunjukkan pada 50 step latent diffusion model didapat skor CLIP 0.3486 yang lebih tinggi dari diffusion model dengan skor CLIP 0.2502. Untuk 500 step latent diffusion model didapat skor CLIP 0.3552 yang lebih tinggi dari diffusion model dengan skor CLIP 0.2283 yang menunjukkan latent diffusion model memiliki kecocokan lebih tinggi kepada teks masukan dengan citra yang dibangkitkan.
APA Style
. (2025).PEMBANGKITAN CITRA BUATAN DENGAN MENGGUNAKAN LATENT DIFFUSION MODEL ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.PEMBANGKITAN CITRA BUATAN DENGAN MENGGUNAKAN LATENT DIFFUSION MODEL ().Teknik Informatika:FTI,2025.Text
MLA Style
.PEMBANGKITAN CITRA BUATAN DENGAN MENGGUNAKAN LATENT DIFFUSION MODEL ().Teknik Informatika:FTI,2025.Text
Turabian Style
.PEMBANGKITAN CITRA BUATAN DENGAN MENGGUNAKAN LATENT DIFFUSION MODEL ().Teknik Informatika:FTI,2025.Text
