Batik merupakan warisan budaya Indonesia yang menghadapi tantangan pelestarian di era digital. Penelitian ini mengusulkan Sequential Pipeline yang mengintegrasikan DreamBooth dan ControlNet untuk generasi logo batik multimodal dengan keseimbangan antara autentisitas motif dan preservasi struktur logo. Metode yang digunakan meliputi pengembangan Integration Layer dengan mekanisme weighted blending adaptif, optimalisasi parameter, serta evaluasi hybrid menggunakan metrik kuantitatif (FID, IS, LPIPS, SSIM, MSE) dan kualitatif Mean Opinion Score (MOS) dari 10 responden pada 5 motif batik utama. Sequential Pipeline mencapai FID 154.5, IS 3.685, SSIM 0.790, dan Overall MOS 4.083 dengan acceptance rate 77%, melampaui pendekatan single-stage DreamBooth-only dan ControlNet-only. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan metodologi integrasi teknik generatif dalam heritage-aware generative AI serta menyediakan kerangka evaluasi hybrid yang komprehensif, dengan keterbatasan pada jumlah motif, resolusi 512×512 piksel, komposisi responden, dan kebutuhan komputasi tinggi.
Copyrights © 2026