У нашай багатай беларускай літаратуры няма другога такога твора, які па энцыклапедычнасці выяўлення ў ім нацыянальнага, так набліжаўся б да "Новай зямлі". This wasn’t just a quirky ML experiment. It was a full-stack application of generative models, natural language processing, and human-in-the-loop systems, all to address a highly sensitive and deeply human need: commemorating a life. Навiны по тэме: Design with Dignity Memorial design is both an art and a tradition. Families want something personal, respectful, and often symbolic. The challenge is that the design process is slow, emotionally taxing, and constrained by materials, cemetery regulations, and religious or cultural traditions. We set out to build something that could help—not replace—designers: a headstone generator that could produce realistic, meaningful design options based on prior data and customer preferences. Вы можаце гэта выпрабаваць тут: (Уся інфармацыя прыходзіць з сайта - ) Headstonesdesigner.com / генератар https://headstonesdesigner.com/ Шаг 1: Зразумець домен Перш чым мы зацікавіліся TensorFlow або напісалі адну лінію кода, мы пагрузіліся ў свет помнікавага мастацтва. Traditional and contemporary styles Religious and cultural norms Матэрыяльныя абмежаванні (граніт, мармур і г.д.) Cemetery regulations, like max monument width per plot Гэта не было факультатыўным. Праектанне AI для адчувальнага домена, як гэта патрабуе глыбокай увагі і нюансаў. Step 2: Building the Dataset Мы сабралі сюрпрыз нечакана разнастайныя дадзеныя: Тысячы анімацыйных малюнкаў CAD files of existing headstones Гісторыя пераваг кліентаў Тексты з надпісаў Стандартныя памеры кладовищ All of this needed to be cleaned, normalized, and vectorized. Texts were embedded using models like BERT. Images were preprocessed and augmented. This wasn’t just about throwing data into a model—it was about making it . Навучальны Step 3: Model Architecture & Training We tested a few model types in parallel: StyleGAN2: Для генерацыі высокага якасці, стылізаваных малюнкаў памятных праектаў : For interpolating between design styles and enabling user-controlled variations VAEs (Variational Autoencoders) : For generating inscriptions that felt personal, relevant, and respectful Transformers (GPT) A particularly tricky part was making sure the text and visuals matched. A gothic-style headstone shouldn't have Comic Sans inscriptions. Мы адказалі на гэта з: Multimodal training: Combining vision and language models (like CLIP) to assess alignment Уступнае слова і пераклад Уладзіміра Правасуда. // Братэрства 87. Шаг 4: кіраванне невядомымі У нас было шмат «чужых» дзён. Some early outputs looked more like modernist sculpture than memorials. Style transfer sometimes crossed cultural lines in awkward ways. GPT occasionally generated tone-deaf epitaphs. To mitigate this, we built in human-in-the-loop feedback. Designers and cultural advisors reviewed outputs and flagged issues. This feedback went back into model tuning. Мы таксама выкарыстоўвалі тэхналогіі, такія як стыль-дыскриминаторы ў GANs для ўмяшання абмежаванняў і пост-генерацыйных фільтраў для валідацыі тэкставага ўтрымлівання. Step 5: Evaluation & Results Мы не толькі ацэньвалі вынікі.Ацэнка была шматпрыгожая: for image realism FID scores BLEU ацэнкі і гуманітарная ацэнка для тэкставай дакладнасці and for aesthetic and cultural fidelity User studies expert reviews Асноўны вынік: сістэма, якая можа генеруць эмацыянальна-рэзонансныя, візуальна дакладныя і кантэкст-знаёмыя праекты. You can interact with the generator here: headstonesdesigner.com/generator Урокі вывучаныя Some takeaways: Cultural context isn’t an edge case—it's the core requirement in sensitive design domains. Generative AI магутны, але без абмежаванняў, ён лёгка дрэвяцца ў незвычайную або няпрыдатную тэрыторыю. Людскі адказ не толькі дапамагае; ён абавязаны. The Future Іншая справа, як раскрыць душу героя... Калі мы кажам пра кіно, каб захаваць гэтую натуральнасць паўсядзённасці і выявіць драму, неабходны моцны сцэнарый.
