Please use this identifier to cite or link to this item: https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/16984
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЄЗЕРСЬКА, Ванесса-
dc.contributor.authorГОЛОВАТИЙ, Роман-
dc.date.accessioned2025-12-01T15:08:28Z-
dc.date.available2025-12-01T15:08:28Z-
dc.date.issued2025-11-27-
dc.identifier.urihttps://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/16984-
dc.description.abstractУ роботі проведено розширений аналіз якості виконання задачі Face Swapping трьома сучасними моделями штучного інтелекту: Gemini, Ideogram та Grok. Основну увагу зосереджено на таких параметрах, як візуальна чіткість, природність синтезованих рис обличчя, збереження міміки та відповідність оригінальному джерелу. Детально описано механізм формування результату — від виявлення обличчя і вирівнювання ключових точок до генерації та підсумкового змішування зображення. На основі низки експериментів встановлено, що Gemini демонструє найвищу стабільність і точність заміни облич, забезпечуючи гармонійне поєднання нового обличчя із загальною сценою.en_US
dc.language.isouaen_US
dc.publisherVIІ Всеукраїнська науково-практична конференція "Інформаційна безпека та інформаційні технології" ІБІТ 2025 "Cybersecurity and information technology " CIT 2025en_US
dc.subjectFace Swappingen_US
dc.subjectгенеративні моделіen_US
dc.subjectкомп’ютерний зірen_US
dc.subjectвиявлення обличчяen_US
dc.subjectGeminien_US
dc.subjectIdeogramen_US
dc.subjectGroken_US
dc.titleПОРІВНЯННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ СУЧАСНИХ AI-МОДЕЛЕЙ У ЗАДАЧІ FACE SWAPPINGen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:2025

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Tezy_Yezerska_1.pdf164.79 kBAdobe PDFView/Open


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