Deep Learning を用いた画像生成 AI の建築都市デザイン分野への適用可能性○大野 耕太郎＊ 1 山田 悟史＊ 2

キーワード : ジェネレーティブデザイン、GAN、人工知能、深層学習、機械学習

１. はじめに
近年、DeepLearning を基盤とする人工知能（AI）が急速に社会的な関心を集め、自動運転や医療診断など様々な分野で活用が期待されている。その期待を反映

generator

100 次元のランダムノイズ Z生成器

discriminator

0：本物画像
1：偽物画像判定器

するように DeepLearning 分野では日々新たな技術や応用に関する研究が発表されている。それらの研究において多く引用されている技術の一つに、本研究もprojectandreshape

着目している「敵対的生成ネットワーク (GenerativeAdversarial Network、以降は GAN と呼称 )」がある。
GAN は当時モントリオール大学の学生であったイアン・グッドフェロー (Ian Goodfellow) 氏が考案したコンテ

batchnomalizationbatchnomalization

conv5×5

ンツ生成型の DeepLearning である 1)。画像認識の分野

deconv
5×5

deconv5×5においては教師あり学習が一般的であり、予め任意のdeconv
5×5

batch
nomalization

conv
5×5

deconv
5×5

batch
nomalization

conv
5×5

画像にラベルを付与し、そのラベルを推論するように

conv
5×5

Full

特徴量を学習する画像分類が代表的な例である。一方、
GAN は教師なし学習 (unsupervised learning) である。
学習対象のデータにはデータの状態を示すデータ以外図1の情報は与えられておらず、何らかの方法でデータ間DCGAN のネットワーク図の関連性を導き出す学習である。このような特定のラ仕組みを応用した p i x2p i x 注１) や、立体的なデータをベル等では表現できない情報の関連性を学習できる性生成する 3DGAN 注 2) などが提案されており、自動生成に質を活かした顕著な例に画像生成がある。

対する DeepLearning の活用が高い注目を集めている。

画像生成を例に G A N の概要を示す。G A N は、ジェ

本研究は、このような A I による画像生成の建築・ネレーター（g e n e r a t o r）とディスクリミネイター

都市のデザイン分野に対する適用可能性を試行するも（discriminator）という２つのニューラルネットワーのである。生成を試行したのは街並みと建築物の外観クで構成されている。ジェネレーターの役割は与えらパースである。街並みについては、画像生成に際してれた画像に対してランダムな n 次元のノイズを発生さ筆者らが意図した印象を持った街並みが生成されたかせ、元画像とは異なる画像を生成することである。ディを被験者実験で検証した。外観パースについては、特スクリミネイターの役割は、生成された画像が本物か定の建築物を模倣した画像を生成するだけでなく、デどうかを判別することである。そしてジェネレーター

ザインを演算したような新たなデザインを持った外観が出力した画像に対してディスクリミネイターが返すパースの生成を試行した。

誤差が小さくなるように両者を学習させる。この際にジェネレーター側が賢過ぎると、ディスクリミネー

２．街並み画像の生成

ターが偽物であることを示す誤差を適切に出力出来な

２．１

研究対象とデータセットくなり、生成される画像の精度が上がらない。逆にディ

本章の目的は、街並みらしい画像が生成できるかにスクリミネーター側が賢過ぎると、生成された画像が加え、A I 作成者の意図を反映した街並みを生成できる

全て偽物と判別され、誤差を使った学習が進まずやはかを検証することである。学習データとして選定した

り生成される画像の精度が上がらない（過学習）。その街並みは，和風な街並みとして「京都「産寧坂」」、西ため、過学習が生じないように両者を交互に学習させ洋的な街並みとして「スコットランド「エディンバラ」」る。言わば競い合うように精度の高い画像を生成させを選定した。画像は Google のストリートビューからスる仕組みである。このような学習の仕組みから敵対的クリーンショット (200 枚 ) に反転による水増しを行っ生成ネットワークと呼ばれている。近年では、G A N のた 400 枚である。図 2 に学習データ画像の一例を示す。

報告 H81－ 246 －図 2 教師画像の一例 ( 上 : 京都 下 : エディンバラ )生成した画像に対する印象調査は、建築系学科に所属する大学生 32 名を対象に行った。被験者実験では、
G A N で生成した画像であることを告げずに画像を被験者に提示し、画像が何を表現していると思うか、またそれらの画像に対してどのようなイメージを抱くかを自由記述方式で回答して貰った。提示した画像は予め選定したそれぞれ 4 枚である。
２. ２

図 3 生成画像の一例 ( 上 : 京都 下 : エディンバラ )表1

アンケート結果の一例

学習モデルについて今回用いた学習モデルは D C G A N5) である。モデルの構築には深層学習のフレームワークである chainer 注 3)を使用した。モデルの構造は図 1 の通りである。ジェネレーター側では Deconvolution によりアップサンプリングを行う。今回のモデルでは 100 次元のランダムノイズから最終的に 128 × 128 ピクセルの画像を生成している。ディスククリミネーターではストライド 2の Convolution によりダウンサンプリングを行う。こちらでは逆に 128 × 128 ピクセルの画像から最終的に本物か偽物かの 2 クラス分類をしている。また学習層の各所には Batch Nomalization 注 4) 層を挟んでいる。
２. ３

DCGAN による街並み画像の生成

G A N を用いて生成した画像の一部を図 3 に示す。画像を見ると京都の街並み生成画像では軒や瓦屋根、柳の木などの特徴を AI が学習し、描画に反映させているように読み取れる。またエディンバラの街並み生成画像では、茶色のレンガ壁や屋根の形などの描写ができているように読み取れる。
２. ４

生成画像に対する人間の評価

アンケートで得られた記述の抜粋を表 1 に示す。これをテキストマイニングの手法の１つであるワードク
ラウド注 5) を用いて分析した結果が図 4 である。この
図を見ると、京都の画像群では、「和風」や「古風」といった言葉が、エディンバラの画像群では「ヨーロッパ」や「西洋」といった言葉においてスコアが高い。このことから AI 作成者の意図・実際の街並みに近似な印象

報告 H81

図 4 ワードクラウド結果－ 247 －

図5学習させた教師画像の一例

図6

単体での画像生成の一例

を被験者に抱かせる画像を生成できていると考えられ教会」の両方の外観を学習させた。その結果として生る。しかしながら「粗い」などの言葉のスコアも高い。

成された画像の一例が図 7 である。生成画像を見ると、このことから G A N で生成した画像には解像度やリアリ「ロンシャンの礼拝堂のような外形にサヴォア邸の立ティなどの面において課題があると考えられる。

面を演算したような外観」が生成されている（左下の画像）。また「ロンシャンの礼拝堂の屋根とサヴォア

３. 建築物の外観画像の生成邸の立面を演算したような外観（左上と右上）」も生３. １

成されている。次にさらに複雑な演算が可能かを検証

特定の建築物のデザイン生成・演算

次に建築への適用である。前章では１つの街路の画するために、ユニテダビタシオンとフェミニの教会を像のみを学習させ、その街路の特徴を持った画像の生追加して学習させた。生成画像の一部を図 8 に示す。

成を行った。G A N では複数の種類の画像を学習させそ

生成画像を見ると、右上の画像は「稜線の左側にフェの中間の特徴を持つ画像を生成するといったことも可

ミニの教会を思わせる形状を持ち、右側にはロンシャ能である（本稿ではこのように画像を生成することをンの礼拝堂の形状を思わせる形状有している。かつ立演算と呼称する）。そこで本章では、特定の建築家の単面の左側はユニテダビタシオンの立面、右側はフェミ一の建物の外観の学習を行い、その建築家の意匠的なニンの教会を思わせる外観」のように見える。他にも特徴を学習したコンテンツ生成 AI を作成することが可「フェミニの教会のような外形にサヴォア邸の立面を能かを検証する。次に、複数の建築物の外観を学習し演算したような外観（左下）」が生成されている。以演算した外観を生成可能かを検証する。本稿が対象と上のように、視覚的な特徴を言語化するのは難しいがした建築家は「ル・コルビュジェ」である。具体的な学習データの外観の特徴を継承した外観デザインが作

建築物は「サヴォア邸」「ロンシャンの礼拝堂」「フェられているように読み取れる。しかし、特にディテー

ミニの教会」「ユニテダビタシオン」の外観写真である。

ルの描写に課題がある。ロンシャンの礼拝堂の窓が描

画像枚数はインターネット上で収集した画像に反転に写されていない点が一例である。また建築物の外観とよる水増し画像加えた計 800 枚である。図 5 に学習デーは人間が判断できないような画像も生成された。これタの一部を示す。

らの課題の大きな要因は、学習枚数の少なさが挙げら単一の建物の外観を学習させたときに生成された画れる。これは、既に高精度な画像生成している G A N の像を図６に示す。画像を視覚的に確認すると、学習に発表事例と比較して顕著に少ないことから分かる。

用いた建築物の外観の特徴を持っている。しかし、類似であるがそのものではない新たな外観が生成されていることが読み取れる。
３. ２

複数の建築物の演算

４．考察とまとめD C G A N を用いた画像制生成 A I の建築都市デザイン分野への適用可能性を検討した。以降にまとめる。

単一の外観の生成において一定の精度が確認された

まず、A I 作成者が意図した印象に応じた街並み画ことを受けて、次に「サヴォア邸」と「ロンシャンの像を生成することができた。このことは、デザイナー

報告 H81－ 248 －図7

2 つの建物を同時に学習させた結果の意図を反映したデザイン生成 AI の建築都市デザイン分野での適用可能性の一端を示したと言える。
次に建築物単体の外観の生成と演算についてである。この試みについては、生成された画像に対する被験者実験などの検証が未実施である。そのため筆者らの視覚的印象に拠るが、単一の外観については高い精度を持った外観を生成できたと考えられる。そしてデザインの演算である。上記と同じく検証が未実施のた

図84 つの建物を同時に学習させた結果スコアに応じた大きさで図示する手法。なおスコアとは単語における重要度のことであり、文章中に多く出現する言葉であっても一般的な文章で頻出しやすい単語はスコアが低くなり、逆に文章中でのみ頻出する単語はスコアが高くなるといった特徴を持つ。重要度の選定には一般的に TFIDF 法という統計処理が用いられる。TF-IDF は tf（英 :Term Frequency、単語の出現頻度）と idf（英 : Inverse
Document Frequency、逆文書頻度）の二つの指標に基づいて計算される。参考文献 7) を引用した。今回のアンケー
トではユーザーローカル テキストマイニングツールによる分析を行った。

めが筆者らの視覚的印象に拠るが、各建築物の特徴が感じられる外観を生成できたと考えられる。
以上のように本稿では DCGAN を用いた画像制生成 AIの建築都市デザイン分野への適用可能性について以上のような成果を得たが発展的余地も多い。まずは学習枚数を増やして精度の検証を行う必要がある。次に高解像度の画像生成を可能にしディテールの描写の可能性を検討する必要がある。また検証についても、機械的な判断・被験者実験の方法を検討する必要がある。
加えて、多様性な対象に対して検証し適用可能性の汎用性の高さを把握することも課題である。
注※ 01）GAN を利用した画像生成アルゴリズムの一種で、2 つのペアの画像から画像間の関係を学習することで、1 枚の画像からその関係を考慮した補間をしてペアの画像を生成する技術。詳細は参考文献 2）を参照。
※ 02）簡単な 3D モデルから徐々に本物に近い 3D データを段階を踏みながら生成する技術。詳細は参考文献 3）を参照。
※ 03）主に日本国内で使用されている Preferred Networks の主導で開発が進めらているニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースソフトウェアライブ
ラリである。詳細は参考文献 4) を参照。
※ 04）Sargey loffe と Chiristian Szegedy によって提案された手法であり、バッチ処理として入力される複数のデータに対してニュートラルネットワークの内部データを正規化することにより過学習の抑制やモデルの学習速度を上げる効果がある。詳細は参考文献 6) を参照※ 05）文章中で出現頻度が高い単語を検出しスコアを出し、その報告 H81

は文書 におけるすべての単語の出現回数の和は文書における単語 の出現回数

は総文書数、は単語 を含む文書数

参考文献01) Ian J Goodfellow,Jean Pouget-Abadie,Mehdi Mirza,BingX u ,D a v i d W a r g e - F a rl e y、 S h e rj i l O z a i r,A a r o n
Couville,Yoshua Bengio:"Generative Adversarial Nets"
h t t p://p a p e r s .n i p s .c c /p a p e r/5 4 2 3 - g e n e r a tiv e adversarial-nets02) https://phillipi.github.io/pix2pix/( 参照 2018-06-15)03) http://3dgan.csail.mit.edu/( 参照 2018-06-15)04) https://chainer.org/( 参照 2017-12-28)05) Alec Radford,Luke Metz,Soumith Chintala:"Unsupervised
Re pre s e nt atio n L e a r nin g w ith D e e p
C onvolutional Generative Adversa rial Networks"
https://arxiv.org/abs/1511.06434
06) S a r g e y l o f f e ,C h i r i s t i a n S z e g e d y : " B a t c hN o r m a l i z a t i o n:A c c e l e r a t i n g D e e p N e t w o r kTraining by Reduting
Internal Covariate Shift"
https://arxiv.org/abs/1502.03167
07) http://textmining.userlocal.jp/08) 坂本俊之 :Chainer で作るコンテンツ自動生成 AI プログラミング
入門 ,2017.2,C&R 研究所＊ 1 立命館大学 理工学部 建築都市デザイン学科＊ 2 立命館大学 理工学部 建築都市デザイン学科 講師・博士（工学）－ 249 －