創造LOG技術 - finm137.wiki【11/9更新】

創造LOG技術

概要

創造LOG（Creation LOG）は、自然言語と数式を用いて物理現象を定義し、CPUやGPUによる数値計算を通じて物質、構造、音響、テクスチャ、3Dモデルなどを創造することを目指す技術体系である。

従来の生成AIが学習済みモデルによる推論を中心とするのに対し、創造LOGでは物理法則、材料特性、初期条件、境界条件、時間発展、自己組織化を計算の中心に据える。

例えば玄武岩を創造する場合、岩石の画像を直接生成するのではなく、マグマの冷却、結晶化、収縮、空隙形成などを計算し、その結果から表面構造や光学特性を構築する。

創造LOGの目的は、完成した画像を直接生成することではなく、物理現象から構造が形成される過程を計算し、その結果を創造物として出力することである。

本ページは公開仕様案であり、全機能の実装完了を意味しない。

基本理念

創造LOGの基本思想は「言葉を数式へ変換し、物理計算によって創造する」ことである。

自然言語は創造命令として使用し、数式は物理現象の記述に使用する。物理計算エンジンは、設定された初期条件と境界条件に従って時間発展を計算する。

自己組織化は重要な構造形成機構である。結晶成長、粒子凝集、亀裂形成、流体不安定性などを計算対象とする。

物理計算とレンダリングを分離し、既存画像、録音素材、学習済み生成モデルへの依存を必須としない設計を目指す。

技術構成

創造LOGは、LOGOS、ZOHAR、LOG、Renderer、Validatorの各機能によって構成する。

LOGOSは自然言語による創造命令を担当する。「玄武岩を形成する」「ガラスの鐘を鳴らす」といった文章から、創造対象と必要な条件を抽出する。

ZOHARは命令を解析し、必要な物理モデル、数式、材料パラメータ、初期条件、境界条件を設計する。クラウドLLM、ローカルLLM、手動入力への対応を想定する。

LOGは物理計算を実行する中核エンジンである。数値積分、物理場の更新、構造形成、自己組織化、複数物理現象の連成を担当する。LLMとの接続を解除しても計算を実行できる構成を目指す。

Rendererは計算結果を画像、音声、3Dモデルなどに変換する。

Validatorは数式の整合性、数値安定性、保存則、計算誤差などを検証する。

物理計算

創造LOGにおける物理状態の時間発展は、一般的に次の形式で表す。

dU/dt = F(U, P, E, t)

Uは物理状態、Pは材料パラメータ、Eは環境条件、tは時間、Fは時間発展を定義する演算子である。

実際の計算では、対象に応じて偏微分方程式、常微分方程式、粒子運動方程式などを選択する。

有限差分法は熱伝導、波動、拡散などに使用する。有限要素法は応力、変形、振動などに使用する。粒子法は流体や粒子集合の運動に使用する。

相場法は凝固、結晶成長、界面移動などに使用する。反応拡散法は化学反応と拡散による構造形成に使用する。モード解析は固有振動や共鳴の計算に使用する。

必要に応じて熱、流体、弾性、電磁場、音響などの複数の物理モデルを連成する。

自己組織化

自己組織化とは、局所的な相互作用によって大域的な構造が形成される現象である。

創造LOGでは初期条件と物理パラメータを設定し、時間発展によって結晶、樹枝状構造、粒子集合、亀裂ネットワーク、繊維配向などが形成される過程を計算する。

ランダムノイズの描画だけを物理的な自己組織化計算として扱わない。

計算処理

創造LOGの処理は、自然言語または数式の入力から始まる。

入力された命令を解析し、創造対象に必要な物理モデルを選択する。材料パラメータ、初期条件、境界条件を設定した後、数式の整合性を検証する。

CPUまたはGPUによって時間発展を計算し、形成された構造と物理状態を保存する。

計算結果をRendererによって画像、音声、3Dなどへ変換し、Validatorによって計算誤差や保存則を検証する。

開発環境

初期開発対象はNVIDIA RTX 4080 16GBとする。

C++を物理計算エンジンの中心とし、PythonをAI接続、制御、実験処理などに使用する。

GPU計算にはCUDAなどを利用し、計算領域の分割、メモリ最適化、マルチスケール処理を検討する。

生成AIとの関係

生成AIは学習済みモデルによる推論を利用する。一方、創造LOGは物理方程式による数値計算を中心とする。

LLMは自然言語の解析や数式設計を補助するが、物理計算そのものは独立したエンジンで実行する。

これにより、LLMを停止した状態でも物理計算を継続できる構成を目指す。

オープンソース化

創造LOGは、公開仕様とオープンソース実装による共同開発を目指す。

LOG言語仕様、物理モデルAPI、計算エンジン、材料データ形式、入出力仕様、サンプルコード、検証テスト、技術文書などを公開対象として検討する。

@wikiでは技術思想と仕様を公開し、GitHubなどのリポジトリではソースコード、テスト、バージョン管理を行う。

AIが仕様を参照して実装できるよう、各機能の入力、出力、単位、計算条件、期待結果を明文化する。

公開ライセンスは正式公開時に決定する。

野獣先輩で例える創造LOG技術

創造LOG技術を分かりやすく説明するために、インターネットミームで有名な「野獣先輩」を例にしてみよう。

例えば、生成AIに「野獣先輩が踊る動画を作って」と命令すると、AIは学習した映像や動作の特徴を利用して、それらしい映像を生成する。

では、創造LOGの場合はどうなるのだろうか？

まず「野獣先輩がINMUKINGダンスを踊る」というLOGOS（言葉）を入力する。

ZOHARは命令を解析し、人体の骨格、関節、筋肉、重心、重力、床との摩擦、ダンスの動作条件などを数式と物理モデルに変換する。

そしてLOGが物理計算を開始する。

関節が回転し、足が床を押し、重心が移動し、身体が踊り始める。動作に応じて衣服が揺れ、床に接触した足には反力が発生する。

これらは単なる映像の描画ではなく、物理モデルの時間発展によって計算される。

さらに創造物理音源を組み合わせれば、足音、衣服の摩擦音、周囲の反響なども物理計算によって構築できる。

創造物理テクスチャを組み合わせれば、衣服の繊維、床の材質、表面の摩耗なども材料モデルから形成できる。

つまり、生成AIが「野獣先輩が踊っているように見える映像」を生成するのに対し、創造LOGは「野獣先輩を模した3Dモデルを物理世界の中で実際に踊らせる」ことを目指すのである。

もちろん、ダンスの振り付け自体は動作データや制御アルゴリズムとして別途定義する必要がある。

こうして完成した物理モデルは、カメラの位置を変えても、照明を変えても、別の場所で踊らせても、同じ3D空間の中で計算を続けられる。

これこそが、創造LOGの目指す物理モデル創造である。

野獣先輩、ついに数式の世界へ進出。

「まずうちさぁ……物理エンジン、あんだけど……計算してかない？」

応用分野

創造LOGは物理テクスチャ、物理音源、3D形状、物理CAD、物理世界シミュレーションなどへの応用を目指す。

関連ページ：創造物理音源、創造物理テクスチャとは

仕様情報

名称：創造LOG
英語名：Creation LOG
仕様版：Draft 0.1
開発言語：C++ / Python
計算基盤：CPU / GPU
公開方針：オープンソース化を目指す
開発状態：研究・設計・開発構想