Master’s Research
阿部和樹
ABE Kazuki
Latent Space Explorer
Webアプリケーションの実装:Unity Webサーバーとローカルサーバー間のデータ通信:Python(flask) 画像生成モデルの制作:Python(keras) 参考書籍:David, Foster.『生成 Deep Learning』(2020). 松田晃一, 小沼千絵:訳.(Original work published 2019).
《Latent Space Explorer》はデザイナーが、デザインのアイデアを考える場面で、デザインのインスピレーションになる画像を探索するためのデザイン支援ツールであり、異なる2枚を混ぜ合わせた画像を生成する。デザイナーは生成された曖昧な画像から解釈した形と既知の形の差を見出し、新しい形の可能性や気づきを得る。
Latent Space Explorer is a design support tool that aims to inspire designers by using combinational creativity as proposed by cognitive psychologist Margaret Boden. It generates a combination of two different images. The designer can see the difference between the shapes produced from the generated ambiguous images and the known shapes, and as a result get an insight into the possibility of new shapes.