mign、ChatGPTとStable Diffusionを連携した機能を建築・構造物画像生成studiffuseに追加実装

mign(マイン)は6日、ChatGPTとStable Diffusionを連携した機能を建築・構造物画像生成studiffuse(スタディフューズ)に追加実装したと発表した。入力した画像やテキストをChatGPTで解析・要約することで、設計業務の効率化やクライアントとのコミュニケーション削減が期待できる。

設計の最初のフェーズにおいては、デザイナーはクライアントのインタビューを通じて、要望に近いような様々なプランを作成し、フィードバックを受けながらプランを修正するといったプロセスを何度も繰り返している。これには多くの手間とコミュニケーションコストがかかっている。画像生成モデルは、これらのコミュニケーションを削減することが期待できる。

自動デザイン生成ソフトウェアstudiffuseは、クライアントもしくは担当のデザイナーが入力した画像やキーワードをもとに画像を作成することに加え、生成した画像に類似する画像を検索エンジンからキュレーションすることで、クライアントの要望に近いデザインを創出し、デザイナーのコミュニケーションコストを削減する。また、自社ブランドのデザイン事例画像をモデルに入力し学習させることで、自社ブランドに近いデザインを創り出すことも可能。

今回、新たに実装した追加機能として、ChatGPTを活用することで、入力した画像やクライアントの議事録等からデザイン案の作成に必要なキーワードの抽出が可能となり、よりクライアントのイメージに近い画像の生成ができる。

■ ユースケース(建築設計の場合)
①設計者がクライアントに要望をヒアリングする。
②デザイナーやクライアントは、クライアントのニーズに合った画像もしくはキーワードをソフトウェアに入力する。
③studiffuseが入力した情報を踏まえて様々な画像の生成や、類似する画像を収集し、画像を一覧表示する。
④デザイナーやクライアントが画像を見ながら打ち合わせをし、画像やキーワードの入力を修正する。
⑤上記を繰り返す。
⑥出力された画像から要望に近い画像をダウンロードし、基本設計などその後のプロセスで使用する。

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