Jul, 2024

CAD引导的生成模型：可行性和新颖性工程设计之路

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TL;DR本文介绍了一种通过CAD图像提示来改善设计可行性的方法，并通过自行车设计任务的案例研究探究了该方法的实用性，结果表明CAD图像提示成功地帮助了文本到图像模型创建更具可行性的设计图像，并提供了在工程设计过程中选择适当的CAD图像提示权重的指南，有效利用我们的CAD图像提示方法可以拓宽文本到图像模型在工程设计中的应用范围。
发现论文，激发创造
  • Vitruvion：参数化CAD素描生成模型

    本文提出一种基于生成建模的参数化 CAD 设计方法，利用机器学习技术，实现自动补全、约束推断和条件合成功能，支持部分作图和手绘图像匹配，并能够在机械设计工作流中发挥重要的作用。

    Sep, 2021

  • 文本到图像模型的最佳提示及其发现方法

    本研究使用基因算法，结合人类反馈，学习组合最有用的提示关键字，以改善使用描述生成艺术图像的美感。

    Sep, 2022

  • 3DALL-E：在3D设计工作流中集成文本到图像人工智能

    本文介绍了如何将DALL-E、GPT-3和CLIP与CAD软件集成在3DALL-E中，让用户可以根据他们建模的内容构造文本和图像提示。通过与13个设计师进行的研究，我们发现设计师们看到了将3DALL-E纳入他们的工作流程，并使用文本到图像AI技术进行参考图像、渲染、材料和设计考虑的巨大潜力。最后，我们提出了3DALL-E如何与现有的生成设计工作流程融合，以及将提示文献作为人工智能设计历史形式的探讨。

    Oct, 2022

  • 废物利用：利用文本到图像模型指导物理工艺品设计

    我们进行了一项试验，调查文字到图像生成模型是否可以用于创作过程中创作物品的出现前的任务，参与者大多数反馈生成的图像对他们的雕塑制作起到了启发作用，研究还发现生成图像的策略与创作过程的阶段有关。

    Feb, 2023

  • 生成AI中的文本与图像扩散模型: 一项调查

    本文综述了文本到图像扩散模型的发展现状及其在生成任务中的应用；此外，介绍了文本条件下图像合成、文本引导的创意生成和图像编辑，并探讨了当前的挑战和未来方向。

    Mar, 2023

  • 利用文本生成图像技术进行建筑设计构思

    研究探讨文本到图像生成技术在建筑设计早期阶段支持创意的潜力以及其在设计师教育中的应用，发现生成工具支持探索想法和丰富设计过程，但也存在挑战，需要软件开发者和教育者支持创意和设计师的想象力。

    Apr, 2023

  • DEsignBench：DALL-E 3 探索和基准测试想象视觉设计

    我们介绍了DEsignBench，一个针对视觉设计场景量身定制的文本到图像（T2I）生成基准。我们通过DEsignBench评估DALL-E 3和其他领先的T2I模型，开发了一种全面的可视化展示，用于侧边比较不同模型的生成图像。除了人工评估外，我们还引入了第一个由GPT-4V提供支持的自动图像生成评估器。

    Oct, 2023

  • iDesigner: 高分辨率复杂提示下的文本到图像扩散模型的室内设计

    我们在设计领域收集和优化文本-图像数据，并在开源CLIP模型的基础上进行中英文训练。我们还提出了一种利用课程学习和基于CLIP反馈的强化学习的精细调整策略，以提高我们方法的提示追随能力，从而改善图像生成的质量。根据收集的数据集进行的实验结果表明所提出的方法的有效性，其取得了令人印象深刻的结果，并且胜过了强基准模型。

    Dec, 2023

  • PromptCharm：多模态提示和精炼的文本到图像生成

    通过混合倡议的多模态提示工程和细化，PromptCharm系统支持初学者用户在生成图像和优化载体过程中的生成式AI领域的最新进展，并通过可视化模型注意力值进行模型解释和反馈循环以提高生成图像的质量和用户期望的符合度。

    Mar, 2024

  • AI灵感？一种新型生成AI系统用于辅助概念汽车设计

    设计灵感、生成式人工智能技术、扩散模型，设计背景下的概念生成工作流的关键词。通过研究调查，开发了一种基于扩散模型的新型生成式人工智能系统，以支持概念汽车设计。

    Jun, 2024