A study of enhancement strategies for artificial intelligence-based automated design tools in complex design tasks
Notice bibliographique
Résumé
With the important achievements of AI team in the application of diffusion model, automated generation demonstrates its stability, realism and accuracy in text-guided image generation design.In this paper, the automated design generation based on the diffusion model is divided into two processes: forward diffusion and reverse generation.The stable diffusion model is constructed from three parts: self-encoder, U-Net network structure, and text encoder, and the ControlNet control architecture is used to realize the control of the diffusion model to learn a specific task.The model is pre-trained using a combination of three functions: perceptual loss, adversarial loss, and cyclic consistency loss.The LoRA algorithm is added to the U-Net layer of the Stable diffusion model to realize the design task function enhancement of the stable diffusion model.The application effect of the improved Stable diffusion model is analyzed through comparative experiments.The experimental results show that the CLIP Score interval of this paper's model is between 20 and 32.5, while the LPIPS is between 0.1 and 0.6, and the kernel density centroid is (24.85,0.4), which means that the proposed method in this paper meets the design requirements with higher fidelity while accomplishing the image design task.In the design images generated by automation, in terms of visual logic rationality, the structural proportions, line contours, light and shadow and picture hierarchical relationships of the generated images perform well, with the evaluation results of 3.258, 3.564, 3.058, 3.615, respectively, which indicates that the design images generated by automation using the model have a strong richness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».