构建了学习器皿图像的图像生成系AI*（GAN）。将其命名为mitate AI，并通过独特的神经网络，对输入图像进行「比拟（mitate）」，生成不存在的器皿图像。
*NVIDIA (2021) StyleGAN2-ADA – Official PyTorch implementation [Source code].
<參考製作> https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch
由于神经网络的特性，生成的器皿图像每次的颜色和形状都不同，仿佛是实际器皿烧制过程中出现的偶然设计。设计师从这些随机生成的图像中选择出认为是美丽的设计，并将其具现化为产品。
通过mitate项目，诞生了在制造过程中设计师与AI共同创作的过程，即设计师与AI一起构思出仅凭自身知识和经验难以想象的创意，并完成设计。
项目的详细说明视频和制作花絮视频可从下方观看。
Research
思考AI与人类共同创作可能性的AI设计项目展览会与Stratasys Japan共同举办。2022年春，在东京都涩谷区的画廊，与Stratasys Japan共同举办了AI设计项目「mitate」的展览会，该项目旨在利用AI擅长的特征提取能力和全彩3D打印的成型技术，探索其在制造中的应用。
AI生成了各种器皿的图像，设计师从功能性和审美性的角度，判断出作为器皿而言优秀的作品。
为了使2D生成的图像和3D打印的器皿颜色接近，我们反复进行了调整打印数据和制作测试件的试错过程。
会场空间由表现神经网络的光扩散纤维构成，进行了一场与AI共同设计的器皿旋转悬浮的装置艺术。
悬浮在空中的器皿，象征着从CAD数字数据向3D打印实体转变的过程。这一空间设计象征着从AI的「比拟（mitate）」到产品完成的整个过程。
EXHIBITION
展览期间，还限定公开了可以在智能手机或PC等设备上体验mitate AI图像“比拟（mitate）”的应用。我们邀请参观者输入自己的图片或现场拍摄的照片数据，体验mitate AI比拟并生成世界上独一无二的器皿图像的过程。本次项目专门构建的mitate AI根据图片进行比拟，并展示了设计师将比拟结果具现化为产品的各种器皿，探索了AI与人类共同创作的可能性。
