Dynamic Creative Optimization for AdTech

Disiot Mendizabal, Agustina - Monjardin López, Iván Rodrigo - Diaz Hugo, Santiago

Supervisor(es): Macchi Heins, Darío Alejandro

Resumen:

El presente proyecto busca analizar la viabilidad técnica, mediante una prueba de concepto, de la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial generativa en el área de AdTech. Surge a partir de la propuesta de la empresa cliente, quien identifica posibles mejoras en el área de creación de contenido visual para publicidades. El proceso de generación de imágenes para publicidades en línea suele ser manual y costoso. Este proyecto se propuso automatizar este proceso utilizando la IA generativa, para generar imágenes de alta calidad para productos de forma rápida y eficiente. Uno de los principales desafíos que se abordaron fue la falta de información previa que tienen los modelos de IA generativa sobre productos nuevos. Para superar esta barrera, se recurrió a técnicas de fine-tuning, específicamente Dreambooth para Stable Diffusion. Esta técnica permitió enseñar a los modelos sobre estos productos utilizando imágenes y datos específicos, mejorando significativamente la precisión y relevancia de las imágenes generadas. Para garantizar la disponibilidad y escalabilidad de esta solución, se desarrolló una arquitectura en la nube de bajo costo utilizando Amazon Web Services (AWS). Esta infraestructura permitió obtener una solución eficiente y económica sin comprometer la calidad. De acuerdo con el análisis realizado, se concluye que es viable desarrollar un sistema que agilice el proceso de creación de creatives, siempre en cuando se atiendan a los desafíos de implementación analizados en el presente trabajo.

Detalles Bibliográficos
2024
PROYECTOS-ID
PROCESAMIENTO DE LENGUAJES NATURALES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
PUBLICIDAD
LABORATORIO DE SOFTWARE FACTORY (ORTSF)
Español
Universidad ORT Uruguay
RAD
https://hdl.handle.net/20.500.11968/7123
http://hdl.handle.net/20.500.11968/7123
Acceso abierto
Acceso abierto