Fugu-MT 論文翻訳(概要): Drag-guided diffusion models for vehicle image generation

論文の概要: Drag-guided diffusion models for vehicle image generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09935v1
Date: Fri, 16 Jun 2023 16:05:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-19 12:59:58.202370
Title: Drag-guided diffusion models for vehicle image generation
Title（参考訳）: 車両画像生成のためのドラッグ誘導拡散モデル
Authors: Nikos Arechiga, Frank Permenter, Binyang Song, Chenyang Yuan
Abstract要約: 本稿では,性能指標の最適化を可能にする物理に基づくガイダンスを提案する。概念実証として、安定拡散(Stable Diffusion)にドラッグガイドを追加し、新しい車両の画像を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.236663830879273
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Denoising diffusion models trained at web-scale have revolutionized image generation. The application of these tools to engineering design is an intriguing possibility, but is currently limited by their inability to parse and enforce concrete engineering constraints. In this paper, we take a step towards this goal by proposing physics-based guidance, which enables optimization of a performance metric (as predicted by a surrogate model) during the generation process. As a proof-of-concept, we add drag guidance to Stable Diffusion, which allows this tool to generate images of novel vehicles while simultaneously minimizing their predicted drag coefficients.
Abstract（参考訳）: ウェブスケールで訓練された拡散モデルが画像生成に革命をもたらした。これらのツールのエンジニアリング設計への応用は興味深い可能性だが、現時点では、具体的なエンジニアリング制約をパースし、強制できないため、制限されている。本稿では,生成過程における性能指標(サロゲートモデルによって予測される)の最適化を可能にする物理ベースのガイダンスを提案することにより,この目標に向けて一歩を踏み出す。概念実証として,安定拡散に抗力誘導を加えることで,予測された抗力係数を最小化しつつ,新しい車両の画像を生成できる。

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