主観印象と都市KPIを統合する生成AIによる街路景観改善とデジタルツインへの展開
本研究は、主観印象と都市KPIを統合した生成AIによる街路景観改善手法の確立と、デジタルツインへの展開を目的とする。 街路画像を入力として、「安全性」「美しさ」などの主観印象を制約条件とした画像生成モデルを開発し、景観改善案を自動生成する。 さらに、改善前後の景観が歩行者流動やCO2;排出量に与える影響を定量評価する。 最終的に、生成結果…
論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
東京大学 科研費の研究 2件(生成AIと行政DX)
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本研究は、主観印象と都市KPIを統合した生成AIによる街路景観改善手法の確立と、デジタルツインへの展開を目的とする。 街路画像を入力として、「安全性」「美しさ」などの主観印象を制約条件とした画像生成モデルを開発し、景観改善案を自動生成する。 さらに、改善前後の景観が歩行者流動やCO2;排出量に与える影響を定量評価する。 最終的に、生成結果…
本研究は、生成AIと主観印象モデルを融合し、街路空間の視覚的改善を支援する新たな技術の開発を目的とする。ストリートビュー画像に対して「安全」「美しい」「住みたい」などの主観評価を推定し、それを条件として改善後の画像を自動生成する。さらに、自然言語による画像編集と主観評価のリアルタイム可視化を可能にする対話型ソフトウェアを構築し、住民参加型…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。