アスキーアートはイラストや画像を文字で表現するテキストアートである．文字だけを用いて様々な表現を可能にするアスキーアートは現代社会で広く用いられている一方で，その作成は容易ではない．また既存の生成ツールは画像を機械的に変換するなど柔軟性が低い方法に限定されている．本研究では，自然言語からアスキーアートを生成する手段としてのLLM・LVLMの利用可能性の検証を行った．結果として現行のモデルでは生成が困難だが，アスキーアートに特化したデータセットを用いて学習することで生成可能になる兆しが見えた．

アスキーアートとは文字を用いて動物や人の表情などをグラフィカルに表現するテキストアートの一種である[1,2,3]．アスキーアート(以後AAとする)はテキストのみで画像やイラストを代替し豊かな感情表現などを可能にするため，世界的に広く用いられている[4]．一方で読み手がAAの意図を汲み取れるように適切な文字の選択・配置を行うことは容易ではない．そのためAAを自動で生成するツールも多く提案されている[4,5,6,7]が，これらのツールの多くは元となる画像を機械的に変換するものであり，描く対象の画像を用意しなくてはならないという点において柔軟性が低い．例えばまったく新しい架空の生物を描く場合や，AAの構図を変更したいといった場合，これらを高品質に素早く描くことは容易ではない．そのため自然言語に基づくAAの自動生成には一定の需要が存在すると考えられる．そこで本研究では，自然言語を入力としたAAの高品質な生成手段として，大規模言語モデル（LLM）や大規模視覚言語モデル（LVLM）が活用可能であるかを調査した．*EqualContributionLVLMでのアスキーアート（AA）の生成を試みるよって描かれるため，テキストを出力する能力を持つLLMは原理上，AAも生成可能であると考えられる．また，テキストと画像を入力として，画像についての高度な推論を実現しているLVLM[8,9,10]は，画像を用いて学習されている．したがって純粋なLLMと比較して二次元的な情報処理能力があると考えられ，AAの生成能力が高い可能性がある．しかしながら，自然言語文ではないAAに対するLLMやLVLMの生成能力は未知数であり，この点において十分な検証が必要である．本研究では，自然言語から高品質なAAを生成する手段として，LLMやLVLMが活用可能であるかを調査し，LLMとLVLMの間に生成における性能差が存在するかを検証した．実験は複数のモデルに同じテーマのAAを生成させ，その結果を人手評価することによって実施した．結果として，いずれのモデルもAAの生成手段としての実用性は低く，画像での学習の有無が生成能力に与える影響は小さいという示唆を得た．