デザイン会社などで多くのデザイン画像が蓄積されている一方で，近年のStableDiﬀusion1）をはじめとするDiﬀusionモデル[1]を利用した言語から画像を生成する研究が発展している．本研究では既存のデザインデータを利用することで，目的に応じた新たなデザイン画像を生成する手法について研究する．第一段階として本稿では，デザイン画像として，シンボルマークに注目し，Diﬀusionモデルにシンボルマークと関連するテキストを学習させた場合の画像の出力についてどの程度反映されているかを明らかにする．約770件程度のシンボルマークデータを学習させた結果，学習したデータの画像に近い絵を出力するようになったが，一方で，現段階ではデザイン画像として利用できない点があることを明らかにする．

近年StableDiﬀusion(以降SD)をはじめとした画像生成モデルが提案されて，言葉を入力することでそれに応じた様々な画像を出力することが可能となっている2）．さらに，手持ち画像データをSDにLoRAを用いて学習させることで目的とした絵を出力できるようになった．これにより，データがあれば出力する絵をコントロールできるようになってきた3）[2]．一方で，デザイン会社などではすでに作成したデザイン画像が蓄積されており，これらのデータを学習させることで新たなデザイン画像を生成する際に，過去にデザインした内容を踏まえつつ新たなデザインを生成することができれば，人がデザイン画1）https://ja.stability.ai/stable-diﬀusion2）https://ja.stability.ai/stable-diﬀusion3）https://huggingface.co/blog/lora.像を作成する際の作業を補助できる可能性がある．本研究ではシンボルマークなどある組織や団体のためのマークのデザインを生成することを目的とした画像生成モデル構築の方法について議論する．学習データとしてデザイン会社にご提供いただいた画像とテキストのペアデータ(約770件)を利用する．画像生成実験の結果から，シンボルマークとして言葉で指定して学習したものに沿った画像は出るが，単純な適用ではテーマの欠如および文字データの不足からデザインとしては利用が難しいことを明らかにする．以下では，シンボルマーク画像生成の開発枠組みについて述べた後，実験環境およびモデル，実験と結果と考察について述べる4）．