論文の概要: CreativeGAN: Editing Generative Adversarial Networks for Creative Design Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06242v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 18:22:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 14:48:08.360015
• Title: CreativeGAN: Editing Generative Adversarial Networks for Creative Design Synthesis
• Title（参考訳）: creativegan: 創造的デザイン合成のための生成的広告ネットワークの編集
• Authors: Amin Heyrani Nobari, Muhammad Fathy Rashad, Faez Ahmed
• Abstract要約: 本論文では,新しいデザインを作成するための自動手法であるCreativeGANを提案する。 デザインをユニークなものにするコンポーネントを識別し、GANモデルを変更することで、識別されたユニークなコンポーネントでデザインを生成する可能性が高まる。 自転車デザインのデータセットを用いて,ユニークなフレームとハンドル,および幅広いデザインの珍しいノベルティを備えた新しい自転車デザインを作成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern machine learning techniques, such as deep neural networks, are transforming many disciplines ranging from image recognition to language understanding, by uncovering patterns in big data and making accurate predictions. They have also shown promising results for synthesizing new designs, which is crucial for creating products and enabling innovation. Generative models, including generative adversarial networks (GANs), have proven to be effective for design synthesis with applications ranging from product design to metamaterial design. These automated computational design methods can support human designers, who typically create designs by a time-consuming process of iteratively exploring ideas using experience and heuristics. However, there are still challenges remaining in automatically synthesizing `creative' designs. GAN models, however, are not capable of generating unique designs, a key to innovation and a major gap in AI-based design automation applications. This paper proposes an automated method, named CreativeGAN, for generating novel designs. It does so by identifying components that make a design unique and modifying a GAN model such that it becomes more likely to generate designs with identified unique components. The method combines state-of-art novelty detection, segmentation, novelty localization, rewriting, and generative models for creative design synthesis. Using a dataset of bicycle designs, we demonstrate that the method can create new bicycle designs with unique frames and handles, and generalize rare novelties to a broad set of designs. Our automated method requires no human intervention and demonstrates a way to rethink creative design synthesis and exploration.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークなどの最新の機械学習技術は、ビッグデータのパターンを発見し、正確な予測を行うことで、画像認識から言語理解まで、多くの分野を変革しています。 彼らはまた、製品の作成とイノベーションの実現に不可欠である新しいデザインを合成するための有望な結果を示した。 generative adversarial networks (gans) を含む生成モデルは、製品設計からメタマテリアル設計まで幅広い応用で設計合成に有効であることが証明されている。 これらの自動計算設計手法は、経験とヒューリスティックスを使ったアイデアを反復的に探求する時間を要するプロセスによって設計を作成する人間設計者を支援することができる。 しかし、'creative' デザインの自動合成にはまだ課題が残っている。 しかし、GANモデルは独自のデザインを生成することができず、イノベーションの鍵となり、AIベースの設計自動化アプリケーションに大きなギャップがあります。 本論文では,新しいデザインを作成するための自動手法であるCreativeGANを提案する。 デザインをユニークなものにするコンポーネントを識別し、GANモデルを変更することで、識別されたユニークなコンポーネントでデザインを生成する可能性が高まる。 この方法は、最先端のノベルティ検出、セグメンテーション、ノベルティローカライゼーション、書き換え、創造的デザイン合成のための生成モデルを組み合わせる。 自転車デザインのデータセットを用いて,ユニークなフレームとハンドルを備えた自転車デザインを新たに作成し,レアノベルティを幅広いデザインに一般化できることを実証した。 提案手法は,人間の介入を必要とせず,創造的デザインの合成と探索を再考する方法を示す。

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