要約:
- 拡張AIの導入以来、GPT-4などの大規模言語モデル(LLMs)が自然言語処理、機械翻訳、コンテンツ生成で優れた柔軟性を持つ。
- 画像生成モデル（DALL-E、Imagen、Stable Diffusionなど）は建築家やエンジニアがプロジェクトを可視化しデザインする方法を変え、迅速なプロトタイピングと創造性向上を可能に。
- 拡散モデルは、ノイズを追加・削除することで高品質データを生成し、モデル訓練後は画像、テキスト、ビデオ、音声、3Dモデルなどのリアルなデータを生成可能。
感想:
拡散モデルは、ノイズを活用して高品質なデータ生成を可能にし、建築やエンジニアリング分野での創造性と効率性向上に革新をもたらしています。特にNvidiaの高速コンピューティング能力を活用した最適化モデルは、リアルタイムの画像生成を可能にし、プロジェクトの時間短縮に大きく貢献しています。また、拡散モデルは建築設計やプロジェクト管理の様々な側面を強化し、デザインの探索や可視化の自動化を通じて革新的な解決策を提供しています。
元記事: https://aecmag.com/ai/ai-diffusion-models-a-guide-for-aec-professionals/