3 分で読了
1 views

デザイン意図を直接操作で指定するBrickify

(Brickify: Enabling Expressive Design Intent Specification through Direct Manipulation on Design Tokens)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近若いデザイナーから『Brickify』という言葉を聞いたのですが、要するに何が新しい技術なんでしょうか。うちの現場でもAIで画像を作るって言われているんですが、専門用語だらけで頭がくらくらします。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に分かりやすく紐解いていきますよ。要点を先に言うと、Brickifyは”言葉で詳細を説明しにくいビジュアルの意図”を、画像の要素を切り出して「トークン」という操作可能な部品に変え、直接触って組み合わせることでデザイン意図を正確に伝えられる仕組みです。

田中専務

なるほど、言葉じゃ伝わりにくいニュアンスを「部品」にして扱うということですね。でも現場に導入するとなると、投資対効果や操作の難しさが心配です。本当に実務に使えるのでしょうか。

AIメンター拓海

良い問いです、田中専務。要点は三つに整理できます。一つ、デザイン要素を抽出して再利用可能なトークン化するため、意図の再現性が高まること。二つ、トークンを直接操作するインターフェースがあるため、デザイナー以外でも視覚的に調整がしやすいこと。三つ、トークンの組み換えで多様なバリエーションを短時間で作れるため、時間コストと試行回数を削減できることです。

田中専務

これって要するに、デザイナーの頭の中にある『どう見せたいか』という設計図を、部品化して誰でも触れるようにするということですか?もしそうなら、うちの営業や製造とも共有しやすくなる気がしますが。

AIメンター拓海

その理解で正しいですよ。言語プロンプトだけだと曖昧さが残る場面が多いのですが、Brickifyは参照画像から主題(subject)、スタイル(style)、色(color)、概念(concept)などの要素を取り出してトークン化し、視覚的な辞書(ビジュアルレキシコン)を作ります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

なるほど、具体的にはどんな操作をするんですか。例えば色やポーズの指定はどうやって直感的にやるのかイメージが湧きにくいです。モデルの

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
XAIxArts マニフェスト:芸術のための説明可能なAI
(XAIxArts Manifesto: Explainable AI for the Arts)
次の記事
広範囲エアシャワーのためのAI強化自己トリガー:性能とFPGAでの実現可能性
(AI-Enhanced Self-Triggering for Extensive Air Showers: Performance and FPGA Feasibility)
関連記事
信号に合わせて学習する有理
(rational)ウェーブレット変換の持つ意味(M-RWTL: Learning Signal-Matched Rational Wavelet Transform in the Lifting Framework)
AIを「教える者」と「道具」として使う時の効果――Tool or Tutor? Experimental evidence from AI deployment in cancer diagnosis
(Tool or Tutor? Experimental evidence from AI deployment in cancer diagnosis)
What we have
(not) learned from the ultrarelativistic heavy ion collisions(超高エネルギー重イオン衝突から我々が(まだ)学んでいないこと)
注意こそ全て
(Attention Is All You Need)
ラベリング予算制約下における深層異常検知
(Deep Anomaly Detection under Labeling Budget Constraints)
プロアクティブ感情トラッカー:AI駆動の継続的気分・感情モニタリング
(Proactive Emotion Tracker: AI-Driven Continuous Mood and Emotion Monitoring)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む