論文の概要: Harnessing the Power of AI based Image Generation Model DALLE 2 in Agricultural Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08789v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 19:17:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 17:40:01.686205
• Title: Harnessing the Power of AI based Image Generation Model DALLE 2 in Agricultural Settings
• Title（参考訳）: 農業環境におけるAIに基づく画像生成モデルDALLE 2の力の調和
• Authors: Ranjan Sapkota
• Abstract要約: 本研究では,人工知能(AI)が農業部門における可視化プロセスの強化に与える影響について検討した。 本研究では,チャットGPTの自然言語処理能力とDALLE 2モデルの生成能力を活用して,テキスト記述子をリアルなビジュアルコンテンツに変換する革新的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates the potential impact of artificial intelligence (AI) on the enhancement of visualization processes in the agricultural sector, using the advanced AI image generator, DALLE 2, developed by OpenAI. By synergistically utilizing the natural language processing proficiency of chatGPT and the generative prowess of the DALLE 2 model, which employs a Generative Adversarial Networks (GANs) framework, our research offers an innovative method to transform textual descriptors into realistic visual content. Our rigorously assembled datasets include a broad spectrum of agricultural elements such as fruits, plants, and scenarios differentiating crops from weeds, maintained for AI-generated versus original images. The quality and accuracy of the AI-generated images were evaluated via established metrics including mean squared error (MSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), and feature similarity index (FSIM). The results underline the significant role of the DALLE 2 model in enhancing visualization processes in agriculture, aiding in more informed decision-making, and improving resource distribution. The outcomes of this research highlight the imminent rise of an AI-led transformation in the realm of precision agriculture.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,OpenAIが開発した先進的なAI画像生成装置であるDALLE 2を用いて,農業分野における可視化プロセスの強化に対する人工知能(AI)の潜在的影響を検討した。 GAN(Generative Adversarial Networks)フレームワークを用いたチャットGPTの自然言語処理能力とDALLE 2モデルの生成技術を相乗的に活用することにより,テキスト記述子をリアルなビジュアルコンテンツに変換する革新的な手法を提案する。 我々の厳格に組み立てられたデータセットには、果物、植物、雑草から作物を区別するシナリオなど、幅広い農業要素が含まれています。 平均二乗誤差(MSE)、ピーク信号-雑音比(PSNR)、特徴類似度指数(FSIM)などにより,AI生成画像の品質と精度を評価した。 その結果、農業における可視化プロセスの強化、より情報のある意思決定支援、資源配分改善におけるDALLE 2モデルの重要性が明らかになった。 この研究の結果は、精密農業の領域におけるAI主導の変革の差し迫った台頭を浮き彫りにしている。

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