豐田汽車研究院研究人員還發表了兩篇論文，描述了如何將開發的技術整合到其他基于文本到圖像的生成式人工智能模型中。這些論文闡明了該工具的圖像生成過程。
該團隊將計算機輔助工程中廣泛使用的優化理論與基于文本到圖像的生成式人工智能相結合。因此，該算法允許設計師優化工程約束內容，同時為生成式人工智能過程保留基于文本的風格提示。
增強圖像生成
豐田汽車研究院的設計師現在可以將直接影響汽車燃油效率的阻力等車輛約束內容，以及影響操控性、人體工程學和安全性的底盤尺寸(例如乘坐高度和座艙尺寸)集成在一起，以增強圖像生成效果。
豐田研究所人機交互駕駛(HID)部門主管Avinash Balachandran表示：“目前的文本到圖像生成式人工智能工具主要側重于在生成潛在圖像時遵守設計師基于文本的風格準則。我們的技術允許用戶明確地結合和優化過度工程約束(例如阻力或乘坐高度)，同時生成符合設計師風格指導方針的圖像。”
Balachandran表示，這種技術可以更快、更有效地平衡美學和工程之間的權衡，從而加快新設計的創造。
他補充說，“任何設計師都可以使用生成式人工智能工具來獲得靈感，但這些工具無法處理實際汽車設計中復雜的工程和安全因素。為了制造安全可靠的車輛，我們的設計必須符合工程要求。向生成式人工智能添加約束內容，本質上允許用戶為人工智能的生成式設計添加導軌。”
通過生成式人工智能優化車輛設計
Balachandran表示，該項目始于大約一年半前，得益于文本到圖像生成式人工智能工具的進步，該工具允許用戶輸入提示，并作為回應生成與所提供的風格指導一致的圖像。
他解釋說:“我們的汽車設計師表示，對他們來說，設計過程中最具挑戰性的部分之一是為新設計提供靈感。他們表示，設計和工程之間的反復迭代過程不僅要美觀，而且要具有所需的工程性能和安全措施，這是很難做到的。”
根據Balachandran表示，設計師和工程師通常來自不同的背景，有不同的思維模式。因此，當設計師創建一個設計時，它通常無法滿足最初的工程需求，從而導致與工程團隊開展大量合作以達到最佳解決方案。
這種迭代過程，加上設計和工程之間固有的緊張關系，有助于延長設計的持續時間。
Balachandran說:“這項技術和這些工具的靈感不僅是為了激發創造力，而且還縮短了工程和設計之間的迭代循環。”
整合不同的數據流
豐田公司表示，在與設計師的構思會議中，“人工智能助手”的概念引起了他們的共鳴，該概念通過利用多種不同的數據流提出新的設計。這激發了將生成式人工智能集成到包含各種數據流(包括工程約束)的工具中以生成創新設計的想法。
豐田研究院人工智能(HCAI)部門高級主管Charlene Wu表示:“通過集成生成式人工智能技術，我們發現設計師能夠專注于識別設計的限制和重要的風格方面，同時確保滿足工程限制。我們相信我們的工具可以讓他們把更多的時間集中在他們最喜歡的設計過程中，在那里他們可以獲得更大的價值。”
豐田的下一步將如何發展?
該公司宣布，雖然該技術目前處于研究階段，但他們正在與豐田公司內部的團隊開展合作，將該工具集成到汽車中車輛設計和開發過程中。豐田汽車研究院TRI表示，他們將繼續進行研究，以提高個人和社會的生活質量。
Balachandran說:“我們希望通過使用這個工具，可以讓世界各地的汽車設計師擴大設計理念的力量，同時大幅提高設計開發的速度。生成式人工智能是一個強大的新工具，我們的許多研究人員正在探索如何負責任地利用生成式人工智能。”
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