講演情報
[22018]Stable diffusionを用いたテキスト駆動型トポロジー最適化に関する基礎的検討（シンポジウム講演概要）
*野村 璃歩1、山本 佳士1 (1. 法政大学)
キーワード：
最適化
本研究では，生成AI技術であるStable Diffusion とControlNetを用い，力学的な合理性と設計者の意匠意図を両立させるテキスト駆動型トポロジー最適化の構築を目的とした．従来のSIMP法等の手法は，有限要素解析を伴う反復計算のコストが高く，企画・構想段階における迅速な意匠的感性制御との併用が困難であった．本手法では，SIMP法により生成した最適化画像と，境界条件，数値パラメータ，および意匠語彙を含むプロンプトを学習データとして用いた．検証の結果，低解像度では，固定点や載荷点への高い条件追従性と，未学習の数値条件への汎化が確認された．一方で，高解像度では，プロンプトによる形態の細密化やスタイル操作といった意匠制御がより有効に機能した．これにより，解像度が力学拘束と意匠反映のトレードオフに影響することを明らかにし，生成AIを構造工学とデザインの統合に活用する新たな枠組みを示した．