Нейросеть для генерации реалистичных аватаров на основе фото
Нужно создать модель, которая по 8–10 фото пользователя сможет генерировать реалистичные изображения в разных стилях и локациях (пример: betterpic.io, aragon.ai).
Основные функции
- Генерация портретов на основе загруженных фото
- Поддержка разных стилей (классический портрет, корпоративный стиль, street photography и т. д.)
- Upscaling — повышение качества изображений (Real-ESRGAN и аналоги)
- Распознавание лица (проверка наличия улыбки, закрыто ли лицо и т. д.)
Технические требования
- Использование Stable Diffusion / DreamBooth / LoRA / GAN
- Обучение модели не дольше 30–60 минут на среднем GPU
- Исходный код, инструкция по развёртыванию (Docker)
- Среда разработки: PyTorch / TensorFlow