DDE-GAN: Integrating a Data-Driven Design Evaluator Into Generative Adversarial Networks for Desirable and Diverse Concept Generation

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作者
Chenxi Yuan,Tucker J. Marion,Mohsen Moghaddam
出处
期刊:Journal of Mechanical Design [American Society of Mechanical Engineers]
卷期号:145 (4) 被引量:15
标识
DOI:10.1115/1.4056500
摘要

Abstract Generative adversarial networks (GANs) have shown remarkable success in various generative design tasks, from topology optimization to material design, and shape parametrization. However, most generative design approaches based on GANs lack evaluation mechanisms to ensure the generation of diverse samples. In addition, no GAN-based generative design model incorporates user sentiments in the loss function to generate samples with high desirability from the aggregate perspectives of users. Motivated by these knowledge gaps, this paper builds and validates a novel GAN-based generative design model with an offline design evaluation function to generate samples that are not only realistic but also diverse and desirable. A multimodal data-driven design evaluation (DDE) model is developed to guide the generative process by automatically predicting user sentiments for the generated samples based on large-scale user reviews of previous designs. This paper incorporates DDE into the StyleGAN structure, a state-of-the-art GAN model, to enable data-driven generative processes that are innovative and user-centered. The results of experiments conducted on a large dataset of footwear products demonstrate the effectiveness of the proposed DDE-GAN in generating high-quality, diverse, and desirable concepts.
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