論文の概要: Aided design of bridge aesthetics based on Stable Diffusion fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15812v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 07:18:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 08:41:18.852139
• Title: Aided design of bridge aesthetics based on Stable Diffusion fine-tuning
• Title（参考訳）: 安定拡散微調整に基づく橋梁審美設計
• Authors: Leye Zhang, Xiangxiang Tian, Chengli Zhang, Hongjun Zhang,
• Abstract要約: ブリッジの実際の写真データセットが構築され、Stable DiffusionはTextual Inversion、Dreambooth、Hypernetwork、Loraの4つのメソッドを使用して微調整される。 微調整されたモデルは、多くの革新的な新しいブリッジタイプを生成することができ、人間のデザイナーに豊かなインスピレーションを与えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4185188982404755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stable Diffusion fine-tuning technique is tried to assist bridge-type innovation. The bridge real photo dataset is built, and Stable Diffusion is fine tuned by using four methods that are Textual Inversion, Dreambooth, Hypernetwork and Lora. All of them can capture the main characteristics of dataset images and realize the personalized customization of Stable Diffusion. Through fine-tuning, Stable Diffusion is not only a drawing tool, but also has the designer's innovative thinking ability. The fine tuned model can generate a large number of innovative new bridge types, which can provide rich inspiration for human designers. The result shows that this technology can be used as an engine of creativity and a power multiplier for human designers.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散微調整技術は橋梁型イノベーションを支援する。 ブリッジの実際の写真データセットが構築され、Stable DiffusionはTextual Inversion、Dreambooth、Hypernetwork、Loraの4つのメソッドを使用して微調整される。 これらはすべて、データセットイメージの主な特徴をキャプチャし、スタブルディフュージョンのパーソナライズされたカスタマイズを実現する。 微調整によって、安定拡散は描画ツールであるだけでなく、デザイナーの革新的な思考能力も備えている。 微調整されたモデルは、多くの革新的な新しいブリッジタイプを生成することができ、人間のデザイナーに豊かなインスピレーションを与えることができる。 その結果、この技術は創造性のエンジンとして、そして人間設計者のためのパワー乗算器として利用できることがわかった。

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