Difüzyon modelinin görüntü üretimi üzerindeki etkisi ve performans analizi
The effect of diffusion model on image generation and performance analysis
Yazar: ALİ CAN BEN
Danışman: DOÇ. DR. SELÇUK SEVGEN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, difüzyon modelinin görüntü üretimi üzerindeki etkisi ve performansı incelenmiş, Üretici Çekişmeli Ağlar (ÜÇA) ve diğer difüzyon modelleri ile karşılaştırılmıştır. Araştırmanın amacı, görüntü üretiminde kullanılan modellerin performanslarını değerlendirerek enerji verimliliği, işlem süreleri ve görüntü kalitesi açısından karşılaştırmaktır. Çalışmada, SinGAN, SinDDM ve SinFusion modelleri üzerinde durulmuş ve bu modellerin farklı derinliklerdeki performansları incelenmiştir. 
Çalışma kapsamında, Places50 veri setinden seçilen 21 resim kullanılmış ve bu resimlerin her üç model üzerinde değerlendirilmesi yapılmıştır. Modellerin performansları, Sliced Frechet Inception Distance (SIFID), harcanan zaman, enerji kullanımı ve hafıza kullanımı gibi metrikler kullanılarak ölçülmüştür. 
Bulgular, SinGAN modelinin düşük işlem süreleri ve enerji tüketimi ile dikkat çektiğini ancak yüksek parametre sayısı nedeniyle bazı dezavantajlar gösterdiğini ortaya koymuştur. SinDDM modeli, yüksek kaliteli görüntüler üretme yeteneğine sahip olmasına rağmen, çok yüksek işlem süreleri ve enerji tüketimi nedeniyle pratik uygulamalarda zorluklar yaratmaktadır. SinFusion xii modelleri ise, farklı derinliklerde dengeli performanslar sunmakta ve enerji verimliliği ile işlem süreleri arasında bir denge kurmaktadır. 
Sonuç olarak, çalışmada elde edilen bulgular, difüzyon modellerinin ve ÜÇA'ların performanslarını karşılaştırarak enerji verimliliği ve görüntü kalitesi açısından önemli bilgiler sunmaktadır. Gelecekteki çalışmalar için daha karmaşık ve çeşitli veri setleri ile modellerin performanslarının test edilmesi ve enerji verimliliğini artırmak için optimizasyon çalışmaları yapılması önerilmektedir.

Abstract:
This thesis investigates the impact and performance of the diffusion model on image generation, comparing it with Generative Adversarial Networks (GANs) and other diffusion models. The aim of the research is to evaluate the performance of models used in image generation, focusing on energy efficiency, processing times, and image quality. The study emphasizes the SinGAN, SinDDM, and SinFusion models and examines their performance at different depths. 
The study utilizes 21 images selected from the Places50 dataset, which are evaluated across the three models. The performance of the models is measured using metrics such as Sliced Frechet Inception Distance (SIFID), processing time, energy consumption, and memory usage. 
The findings indicate that the SinGAN model stands out with low processing times and energy consumption, although it shows some disadvantages due to its high parameter count. The SinDDM model, while capable of producing high-quality images, presents challenges in practical applications due to its very high processing times and energy consumption. The xiv SinFusion models demonstrate balanced performance at different depths, achieving a compromise between energy efficiency and processing times.
In conclusion, the study provides significant insights into the performance of diffusion models and GANs, emphasizing the importance of balancing energy efficiency and image quality. Future research should test the performance of models on more complex and diverse datasets and explore optimization techniques to enhance energy efficiency. The findings underscore the importance of selecting the appropriate model based on application requirements.