Нейросеть для генерации реалистичных аватаров на основе фото

Нужно создать модель, которая по 8–10 фото пользователя сможет генерировать реалистичные изображения в разных стилях и локациях (пример: betterpic.io, aragon.ai).<br><br><strong>Основные функции</strong><ul><li><strong>Генерация портретов</strong> на основе загруженных фото</li><li><strong>Поддержка разных стилей</strong> (классический портрет, корпоративный стиль, street photography и т. д.)</li><li><strong>Upscaling</strong> — повышение качества изображений (Real-ESRGAN и аналоги)</li><li><strong>Распознавание лица</strong> (проверка наличия улыбки, закрыто ли лицо и т. д.)</li></ul><strong>Технические требования</strong><ul><li>Использование <strong>Stable Diffusion / DreamBooth / LoRA / GAN</strong></li><li>Обучение модели <strong>не дольше 30–60 минут</strong> на среднем GPU</li><li>Исходный код, инструкция по развёртыванию (Docker)</li><li>Среда разработки: PyTorch / TensorFlow</li></ul><strong>Дополнительно</strong>Приветствуется опыт в генеративных моделях и компьютерном зрении. Жду предложений с примерными сроками и планом реализации.<br><br>