論文の概要: AI Art in Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09399v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 12:24:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:15:40.704478
• Title: AI Art in Architecture
• Title（参考訳）: 建築におけるAIアート
• Authors: Joern Ploennigs and Markus Berger
• Abstract要約: 最近の拡散ベースのAIアートプラットフォームは、単純なテキスト記述から印象的なイメージを作成することができる。 これはアーキテクチャ設計の初期段階にも当てはまり、アイデア、スケッチ、モデリングの段階が複数ある。 アーキテクチャ設計における一連の一般的なユースケースに対して,Midjourney,DALL-E 2,StableDiffusionの各プラットフォームの適用性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6853165736531939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent diffusion-based AI art platforms are able to create impressive images from simple text descriptions. This makes them powerful tools for concept design in any discipline that requires creativity in visual design tasks. This is also true for early stages of architectural design with multiple stages of ideation, sketching and modelling. In this paper, we investigate how applicable diffusion-based models already are to these tasks. We research the applicability of the platforms Midjourney, DALL-E 2 and StableDiffusion to a series of common use cases in architectural design to determine which are already solvable or might soon be. We also analyze how they are already being used by analyzing a data set of 40 million Midjourney queries with NLP methods to extract common usage patterns. With this insights we derived a workflow to interior and exterior design that combines the strengths of the individual platforms.
• Abstract（参考訳）: 最近の拡散ベースのaiアートプラットフォームは、シンプルなテキスト記述から印象的な画像を作成できる。 これにより、ビジュアルデザインタスクの創造性を必要とするあらゆる分野において、コンセプトデザインのための強力なツールとなる。 これは、イデオレーション、スケッチ、モデリングの複数の段階を持つアーキテクチャ設計の初期段階でも当てはまる。 本稿では,これらの課題に対する拡散モデルの適用性について検討する。 我々は、midjourney、dall-e 2、stablediffusionのプラットフォームを、アーキテクチャ設計における一連の一般的なユースケースに適用し、解決可能か、近いかを決定する。 また、NLP手法を用いて4000万のMidjourneyクエリのデータセットを分析し、一般的な使用パターンを抽出することで、すでに使用されている方法を分析する。 この洞察で私たちは、個々のプラットフォームの強みを組み合わせた内部設計と外部設計にワークフローを導出しました。

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