AI-based Application for Drawing Traditional Thai Line Art
Keywords:
Thai Pattern Art, Stable Diffusion Model, LoRA Technique, Generative AIAbstract
Traditional Thai painting is a form of traditional art that holds significant cultural value in Thailand, particularly Thai patterns that are commonly found in various artistic works such as mural paintings, carvings, and religious ornaments. However, creating Thai patterns requires advanced skills and extensive experience, making it time-consuming for those interested in learning or practicing. This research introduces the application of artificial intelligence to develop an application that can automatically generate Thai pattern images using the Stable Diffusion Model combined with the LoRA (Low-Rank Adaptation) technique. This system is designed to promote learning and preserve traditional Thai art in the digital era while reducing skill and time barriers in the learning process.
The experimental results demonstrate that the system effectively generates Thai pattern images with high detail and strong resemblance to traditional Thai art. Additionally, the system enables users to learn and create Thai patterns more easily.
The research findings indicate that 1) the design and development of the Stable Diffusion Model integrated with the LoRA technique achieved a Fréchet Inception Distance (FID) score of 253.08—lower than the baseline Stable Diffusion v1.5 (FID = 302.09)—indicating improved image realism, and a CLIP similarity score of 0.57, reflecting stronger semantic alignment between the generated images and text prompts. 2) A comparison of user satisfaction before and after using the application was conducted with a sample group of 10 participants using a paired t-test. The results showed a statistically significant difference at the 0.05 level, with post-application satisfaction (M = 4.74, SD = 0.14) being higher than pre-application satisfaction (M = 3.25, SD = 0.45) in all aspects. The greatest improvement was observed in efficiency (t = -10.25), followed by design (t = -8.98) and usability (t = -8.52), respectively. These statistical findings demonstrate not only the technical efficiency of the system but also its effectiveness in supporting cultural preservation and promoting the learning of traditional Thai art in the digital era.
The findings highlight that the developed application effectively supports and promotes the preservation of Thai traditional art in the digital age.
References
ชลูต นิ่มเสมอ. (2532). การเข้าถึงศิลปะในงานจิตรกรรมไทย. กรุงเทพฯ : กรมศิลปากร.
ธนัช จิรวารศิริกุล และ ศุภชัย อารีรุ่งเรือง. (2565). ศิลป์สถานะของลายไทยจารีตในยุคดิจิทัล : พ.ศ. 2562 - 2565. วารสารวิชาการสถาปัตยกรรมศาสตร์, ฉบับที่ 76(2566), 72-91
ธนัช จิรวารศิริกุล และ ศุภชัย อารีรุ่งเรือง. (2566). Th-AI: สร้างสรรค์ลายรดน้ำด้วยปัญญาประดิษฐ์. Silpakorn University e-Journal (Social Sciences, Humanities, and Arts),Vol. 44(6), 92-105.
นุชจรีย์ เมืองแตง. (2562). ศิลปะลายไทย. เข้าถึงได้จาก: https://www.lib.ru.ac.th/journal2/?p=12009 11 มกราคม พ.ศ. 2568.
บุญชม ศรีสะอาด. (2545). การวิจัยเบื้องต้น (พิมพ์ครั้งที่ 7). กรุงเทพฯ: สุวีริยาสาส์น.
วรรณิภา ณ สงขลา. (2533). จิตรกรรมไทยประเพณี. กรุงเทพฯ : กรมศิลปากร.
วิบูลย์ ลี้สุวรรณ. (2547). ทัศนศิลป์ไทย. กรุงเทพฯ : ชมรมเด็ก.
สุวิทย์ ไวยกุล. (2564). การประเมินประสิทธิภาพแอปพลิเคชันสำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษด้วยการทดสอบค่าที. วารสารวิชาการเทคโนโลยีการศึกษา, 12(1), 125-138.
Andrew.(2023). What are LoRA models and how to use them in AUTOMATIC1111.Retrieved 29 January 2024, from https://stable-diffusion-art.com/lora/
Alec Radford, Jong Wook Kim, Chris Hallacy, Aditya Ramesh, Gabriel Goh, Sandhini Agarwal, Girish Sastry, Amanda Askell, Pamela Mishkin, Jack Clark, Gretchen Krueger and Ilya Sutskever. Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. ArXiv, abs/ 2103.00020, 2021.
Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu,David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron C. Courville, and Yoshua Bengio. Generative adversarial networks. Communications of the ACM, 63:139 – 144, 2014. 2
Jonathan Ho, Ajay Jain, and P. Abbeel. Denoising diffusion probabilistic models. ArXiv, abs/2006.11239, 2020.
Mohan Zhou, Yalong Bai, Qing Yang, Tiejun Zhao. (2024). StyleInject: Parameter Efficient Tuning of Text-to-Image Diffusion Models. ArXiv, 2312.06899, 2024.
Pareesa Ameneh Golnari. (2024). LoRA-Enhanced Stable Diffusion for Cultural Art Generation. doi:arXiv:2401.13942
Sittiphong Pornudomthap, Ronnagorn Rattanatamma and Patsorn Sangkloy. Sketch-to-Image for Innovative Thai Textile Design. Chiang Mai Journal of Science. Vol 52(1),1-12,2025.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 The Journal of Development Administration Research

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา และคณาจารย์ท่านอื่นๆ ในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
