論文の概要: Case Study of GAI for Generating Novel Images for Real-World Embroidery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16223v1
- Date: Fri, 17 Oct 2025 21:16:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.905727
- Title: Case Study of GAI for Generating Novel Images for Real-World Embroidery
- Title（参考訳）: 実世界脳卒中のための新しい画像生成のためのGAIのケーススタディ
- Authors: Kate Glazko, Anika Arugunta, Janelle Chan, Nancy Jimenez-Garcia, Tashfia Sharmin, Jennifer Mankoff,
- Abstract要約: 本稿では,実証可能なアートパターンの設計をより利用しやすくする現実的なニーズに対処するために,生成人工知能(GAI)の潜在的利用を探求するケーススタディを提案する。
障害者主導型チームによるオートエスノグラフィーのケーススタディを通じて, GAI を人工内膜パターン生成の補助技術として応用することを検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.216543738071233
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a case study exploring the potential use of Generative Artificial Intelligence (GAI) to address the real-world need of making the design of embroiderable art patterns more accessible. Through an auto-ethnographic case study by a disabled-led team, we examine the application of GAI as an assistive technology in generating embroidery patterns, addressing the complexity involved in designing culturally-relevant patterns as well as those that meet specific needs regarding detail and color. We detail the iterative process of prompt engineering custom GPTs tailored for producing specific visual outputs, emphasizing the nuances of achieving desirable results that align with real-world embroidery requirements. Our findings underscore the mixed outcomes of employing GAI for producing embroiderable images, from facilitating creativity and inclusion to navigating the unpredictability of AI-generated designs. Future work aims to refine GAI tools we explored for generating embroiderable images to make them more performant and accessible, with the goal of fostering more inclusion in the domains of creativity and making.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,実証可能なアートパターンの設計をより使いやすくする現実的なニーズに対処するために,生成人工知能(GAI)の利用の可能性を探るケーススタディを提案する。
障害者主導型チームによる自己エスノグラフィーのケーススタディを通じて,GAIの刺青パターン生成支援技術としての利用について検討し,文化的関連パターンの設計に関わる複雑さに加えて,細部や色に関する特定のニーズを満たすものについても考察した。
本研究は, 実世界の刺殺要求に適合する望ましい結果を達成するためのニュアンスを強調し, 特定の視覚出力を生成するためのエンジニアリングカスタムGPTの反復プロセスを詳述する。
我々の研究は、AIが生成した設計の予測不可能性をナビゲートすることから、創造性や包摂性を促進できる画像の作成にGAIを使うことによる混在した成果を浮き彫りにした。
将来的な研究は、私たちが調査した刺青可能な画像を生成するためのGAIツールを改良して、より高性能でアクセスしやすいものにし、創造性と創造性の領域へのさらなる包摂を促進することを目的としています。
関連論文リスト
- Rethinking Layered Graphic Design Generation with a Top-Down Approach [76.33538798060326]
図形デザインは、アイデアやメッセージを伝えるのに不可欠である。デザイナーは通常、編集を簡単にするために、オブジェクト、背景、ベクトル化されたテキスト層に作業を整理する。
GenAI方式の登場により、ピクセルフォーマットにおける高品質なグラフィックデザインの無限の供給がよりアクセスしやすくなってきた。
これにもかかわらず、非層型設計は人間の設計を刺激し、レイアウトやテキストスタイルの選択に影響を与え、最終的に層型設計を導いた。
本稿では,AI生成したデザインを編集可能な階層化設計に変換する最初の試みとして,グラフィックデザイン生成フレームワークであるAccordionを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-08T02:26:08Z) - Vision Generalist Model: A Survey [87.49797517847132]
本稿では、ビジョンジェネラリストモデルの概要を概観し、その分野におけるその特性と能力について考察する。
関連ドメインへの簡単な探索を行い、相互接続と潜在的なシナジーに光を当てます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-11T17:23:41Z) - Handloom Design Generation Using Generative Networks [0.8411424745913134]
本論文は,ハンドローム織物に焦点をあてた衣服デザインの深層学習手法を提案する。
芸術的デザインを理解し、それらを合成する生成ニューラルネットワークモデルの能力はまだよく研究されていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-20T13:16:55Z) - KITTEN: A Knowledge-Intensive Evaluation of Image Generation on Visual Entities [93.74881034001312]
KITTENはKnowledge-InTensiveイメージジェネラティオンのベンチマークである。
我々は最新のテキスト・画像モデルと検索強化モデルについて体系的な研究を行う。
分析によると、高度なテキスト・ツー・イメージモデルでさえ、エンティティの正確な視覚的詳細を生成できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T17:50:37Z) - Exploring Gen-AI applications in building research and industry: A review [10.154329382433213]
本稿では,建築業界におけるジェネレーティブAI(Gen-AI)技術の変革の可能性について検討する。
これらの先進的なAIツールを活用することで、自動コンプライアンスチェックや設計支援の構築など、主要な領域にわたるアプリケーションについて調査する。
この論文は、建築業界におけるGen-AIの現在の能力に関する包括的分析で締めくくっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-01T21:59:08Z) - Diffusion-Based Visual Art Creation: A Survey and New Perspectives [51.522935314070416]
本調査は,拡散に基づく視覚芸術創造の新たな領域を探求し,その発展を芸術的,技術的両面から検討する。
本研究は,芸術的要件が技術的課題にどのように変換されるかを明らかにし,視覚芸術創造における拡散法の設計と応用を強調した。
我々は、AIシステムが芸術的知覚と創造性において人間の能力をエミュレートし、潜在的に増強するメカニズムに光を当てることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T04:49:50Z) - Review of Large Vision Models and Visual Prompt Engineering [50.63394642549947]
レビューは、大きな視覚モデルと視覚プロンプトエンジニアリングのためにコンピュータビジョン領域で使用される手法を要約することを目的としている。
本稿では、視覚領域における影響力のある大規模モデルと、これらのモデルに使用される一連のプロンプトエンジニアリング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T08:48:49Z) - Augmenting Character Designers Creativity Using Generative Adversarial
Networks [0.0]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、さまざまな分野の研究者の注目を集めている。
しかし、近年のGANはリアリズムに重点を置いているが、超現実的な出力を生成することはいくつかの領域にとって優先事項ではない。
本稿では,異なるGANアーキテクチャと,新しいビジュアルキャラクタデータセットをスクラッチからトレーニングした場合のパフォーマンスを比較した。
また、転送学習やデータ拡張といった代替手法も検討し、計算資源の制限を克服する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-28T10:52:03Z) - Deep Generative Models in Engineering Design: A Review [1.933681537640272]
本稿では,工学設計におけるDeep Generative Learningモデルのレビューと分析を行う。
最近のDGMは、構造最適化、材料設計、形状合成といった設計応用において有望な結果を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-21T02:50:10Z) - Scaling Creative Inspiration with Fine-Grained Functional Facets of
Product Ideas [21.62996957134357]
製品、特許、科学論文のWebスケールリポジトリは、自動化システムを作成する機会を提供します。
しかし、概念の一般的な表現は原文による記述の形で表される。
本稿では,製品を自動的に細粒度関数ファセットに分解する新しい計算表現を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-19T06:30:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。