Нужна нейросеть для генерации реалистичных портретных фото с лицом пользователя (уровень betterpic)

Из набора из 8–10 селфи необходимо обучать/дообучать модель, чтобы она генерировала портретные фото с тем же лицом в разных локациях.
Качество и реалистичность должны быть сравнимы с betterpic.io, вторым приоритетом — aragon.ai.
Можно использовать готовые библиотеки (Stable Diffusion, DreamBooth, etc.) или собственный пайплайн.

Функциональность:
Генерация: Модель, способная выдавать реалистичные фотографии с конкретным лицом в различных сценах.
Улучшение качества (Upscaling): Интеграция подходящей модели (например, ESRGAN/Real-ESRGAN) для повышения чёткости и разрешения.
Распознавание улыбки/открытого лица: Встроенный механизм проверки, чтобы отмечать, когда человек улыбается и лицо не закрыто (маской, рукой и т.д.).

Технические требования:
Производительность: Обучение не более 30–60 минут на среднеграфической видеокарте (оптимизации приветствуются).
Выдача: Исходный код (Git), инструкция по развёртыванию (в идеале Docker). Набор тестовых примеров сгенерированных изображений.
Среда разработки: PyTorch/TensorFlow/любая подходящая библиотека.

Сроки и бюджет:
Срок: Обсуждается (ориентир — несколько недель).
Бюджет: от 50к до 200к (по договорённости и зависит от качества реализации).

Критерии выбора исполнителя:
Опыт в  генеративных моделях (пример работ).
Навык настройки и fine-tuning нейросетей (Stable Diffusion, GAN, DreamBooth и т.п.).
Способность задокументировать решение и обеспечить простую установку.

Пожалуйста, присылайте портфолио, примерный план реализации и сроки.