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Stable Diffusion aprende de Sebastiano Serlio: dibujo de arquitectura con inteligencia artificial

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Stable Diffusion aprende de Sebastiano Serlio: dibujo de arquitectura con inteligencia artificial

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Merino-Gómez, E.; Moral Andrés, F.; Querol, B.; Reviriego Vasallo, P. (2024). Stable Diffusion aprende de Sebastiano Serlio: dibujo de arquitectura con inteligencia artificial. EGA Expresión Gráfica Arquitectónica. 29(51):258-267. https://doi.org/10.4995/ega.2024.20332

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/210079

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Título: Stable Diffusion aprende de Sebastiano Serlio: dibujo de arquitectura con inteligencia artificial
Otro titulo: Stable Diffusion Learns from Sebastiano Serlio: Architectural Drawing with Artificial Intelligence
Autor: Merino-Gómez, Elena Moral Andrés, Fernando Querol, Blanca Reviriego Vasallo, Pedro
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The recent development of generative Artificial Intelligence (AI) tools capable of generating images from text sequences is creating opportunities in many disciplines. Architecture is no exception, and text-to-image ...[+]


[ES] El reciente desarrollo de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) generativa capaces de generar imágenes a partir de secuencias de texto, está creando oportunidades en muchas disciplinas. La arquitectura no es ...[+]
Palabras clave: Sebastiano Serlio , Artificial intelligence , Customization , Stable Diffusion , Inteligencia artificial , Customización
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
EGA Expresión Gráfica Arquitectónica. (issn: 1133-6137 ) (eissn: 2254-6103 )
DOI: 10.4995/ega.2024.20332
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Versión del editor: https://doi.org/10.4995/ega.2024.20332
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2022-136684OB-C22/ES/REDES DEL FUTURO PARA CENTROS DE PROCESADO DE DATOS Y OPERADORES/
Agradecimientos:
Este trabajo ha sido posible en parte gracias al proyecto FUN4DATE (PID2022-136684OB-C22) financiado por la Agencia Estatal de Investigación (doi: 10.13039/501100011033).
Tipo: Artículo

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