Sintesis Teks-ke-Gambar, juga disebut Sintesis Gambar Berbasis Teks, adalah proses mengubah teks menjadi gambar. Ini adalah tugas yang terkait dengan sintesis Gambar-ke-Teks yang merupakan proses mengubah gambar menjadi teks. Sintesis Teks-ke-Gambar digunakan di sejumlah aplikasi yang menggunakan teks untuk membuat gambar.
Sintesis Teks-ke-Gambar menggunakan pendekatan pembelajaran mendalam untuk menghasilkan gambar dari deskripsi teks. Ini adalah jenis pemodelan generatif di mana model dilatih pada kumpulan data besar yang terdiri dari pasangan teks-gambar. Ini dapat berkisar dari tugas sederhana untuk menghasilkan bentuk sederhana hingga gambar yang berisi objek kompleks dengan berbagai warna, tekstur, dan bentuk.
Kasus penggunaan utama sintesis Text-to-Image adalah mesin pencari gambar, sistem kecerdasan buatan, dan proyek visi robot. Mesin pencari gambar menggunakan terjemahan teks-gambar untuk meningkatkan hasil pencarian. Sistem kecerdasan buatan telah digunakan dengan metode ini untuk mengembangkan model yang dapat menghasilkan gambar dari deskripsi teks, memungkinkan komputer memahami teks dalam gambar dan mengenali objek di dalamnya. Proyek visi robotik dapat menggunakan model adaptif yang belajar dari lingkungan dan dapat mengambil konsep dari sejumlah besar gambar.
Sintesis Teks-ke-Gambar adalah alat yang berguna untuk memvisualisasikan deskripsi sebagai gambar dan untuk memahami makna di balik gambar. Ini adalah teknologi menjanjikan yang dapat merevolusi cara orang berinteraksi dengan komputer dan juga mesin.
