論文の概要: Latent Diffusion Models for Structural Component Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11601v2
• Date: Sun, 24 Sep 2023 17:22:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 22:36:13.129562
• Title: Latent Diffusion Models for Structural Component Design
• Title（参考訳）: 構造成分設計のための潜在拡散モデル
• Authors: Ethan Herron, Jaydeep Rade, Anushrut Jignasu, Baskar Ganapathysubramanian, Aditya Balu, Soumik Sarkar, Adarsh Krishnamurthy
• Abstract要約: 本稿では,構造部品の生成設計のための枠組みを提案する。 我々は、問題固有の負荷条件のセットを満たすことができるコンポーネントの潜在的な設計を生成するために、遅延拡散モデルを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.342098118480802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in generative modeling, namely Diffusion models, have revolutionized generative modeling, enabling high-quality image generation tailored to user needs. This paper proposes a framework for the generative design of structural components. Specifically, we employ a Latent Diffusion model to generate potential designs of a component that can satisfy a set of problem-specific loading conditions. One of the distinct advantages our approach offers over other generative approaches, such as generative adversarial networks (GANs), is that it permits the editing of existing designs. We train our model using a dataset of geometries obtained from structural topology optimization utilizing the SIMP algorithm. Consequently, our framework generates inherently near-optimal designs. Our work presents quantitative results that support the structural performance of the generated designs and the variability in potential candidate designs. Furthermore, we provide evidence of the scalability of our framework by operating over voxel domains with resolutions varying from $32^3$ to $128^3$. Our framework can be used as a starting point for generating novel near-optimal designs similar to topology-optimized designs.
• Abstract（参考訳）: 最近の生成モデリングの進歩、すなわち拡散モデルは生成モデリングに革命をもたらし、ユーザーのニーズに合わせた高品質な画像生成を可能にした。 本稿では,構造部品の生成設計のための枠組みを提案する。 具体的には, 潜在拡散モデルを用いて, 問題固有の負荷条件を満たしたコンポーネントのポテンシャル設計を行う。 我々のアプローチがGAN(Generative Adversarial Network)のような他のジェネレーティブアプローチよりも優れている点の1つは、既存のデザインの編集を可能にすることである。 SIMPアルゴリズムを用いて構造的トポロジ最適化から得られたジオメトリのデータセットを用いてモデルを訓練する。 その結果,本フレームワークは本質的に準最適設計を生成する。 本研究は,生成した設計の構造的性能と候補設計の変動性をサポートする定量的な結果を示す。 さらに、ボクセルドメイン上で32^3$から128^3$の解像度で操作することで、フレームワークのスケーラビリティを示す。 本手法はトポロジー最適化設計と類似した新しい近似最適設計の出発点として使用できる。

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