丰田汽车研究院研究人员还发表了两篇论文，描述了如何将开发的技术整合到其他基于文本到图像的生成式人工智能模型中。这些论文阐明了该工具的图像生成过程。
该团队将计算机辅助工程中广泛使用的优化理论与基于文本到图像的生成式人工智能相结合。因此，该算法允许设计师优化工程约束内容，同时为生成式人工智能过程保留基于文本的风格提示。
增强图像生成
丰田汽车研究院的设计师现在可以将直接影响汽车燃油效率的阻力等车辆约束内容，以及影响操控性、人体工程学和安全性的底盘尺寸(例如乘坐高度和座舱尺寸)集成在一起，以增强图像生成效果。
丰田研究所人机交互驾驶(HID)部门主管Avinash Balachandran表示：“目前的文本到图像生成式人工智能工具主要侧重于在生成潜在图像时遵守设计师基于文本的风格准则。我们的技术允许用户明确地结合和优化过度工程约束(例如阻力或乘坐高度)，同时生成符合设计师风格指导方针的图像。”
Balachandran表示，这种技术可以更快、更有效地平衡美学和工程之间的权衡，从而加快新设计的创造。
他补充说，“任何设计师都可以使用生成式人工智能工具来获得灵感，但这些工具无法处理实际汽车设计中复杂的工程和安全因素。为了制造安全可靠的车辆，我们的设计必须符合工程要求。向生成式人工智能添加约束内容，本质上允许用户为人工智能的生成式设计添加导轨。”
通过生成式人工智能优化车辆设计
Balachandran表示，该项目始于大约一年半前，得益于文本到图像生成式人工智能工具的进步，该工具允许用户输入提示，并作为回应生成与所提供的风格指导一致的图像。
他解释说:“我们的汽车设计师表示，对他们来说，设计过程中最具挑战性的部分之一是为新设计提供灵感。他们表示，设计和工程之间的反复迭代过程不仅要美观，而且要具有所需的工程性能和安全措施，这是很难做到的。”
根据Balachandran表示，设计师和工程师通常来自不同的背景，有不同的思维模式。因此，当设计师创建一个设计时，它通常无法满足最初的工程需求，从而导致与工程团队开展大量合作以达到最佳解决方案。
这种迭代过程，加上设计和工程之间固有的紧张关系，有助于延长设计的持续时间。
Balachandran说:“这项技术和这些工具的灵感不仅是为了激发创造力，而且还缩短了工程和设计之间的迭代循环。”
整合不同的数据流
丰田公司表示，在与设计师的构思会议中，“人工智能助手”的概念引起了他们的共鸣，该概念通过利用多种不同的数据流提出新的设计。这激发了将生成式人工智能集成到包含各种数据流(包括工程约束)的工具中以生成创新设计的想法。
丰田研究院人工智能(HCAI)部门高级主管Charlene Wu表示:“通过集成生成式人工智能技术，我们发现设计师能够专注于识别设计的限制和重要的风格方面，同时确保满足工程限制。我们相信我们的工具可以让他们把更多的时间集中在他们最喜欢的设计过程中，在那里他们可以获得更大的价值。”
丰田的下一步将如何发展?
该公司宣布，虽然该技术目前处于研究阶段，但他们正在与丰田公司内部的团队开展合作，将该工具集成到汽车中车辆设计和开发过程中。丰田汽车研究院TRI表示，他们将继续进行研究，以提高个人和社会的生活质量。
Balachandran说:“我们希望通过使用这个工具，可以让世界各地的汽车设计师扩大设计理念的力量，同时大幅提高设计开发的速度。生成式人工智能是一个强大的新工具，我们的许多研究人员正在探索如何负责任地利用生成式人工智能。”
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