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船舶设计是一个复杂的设计过程，可能需要一组海军建筑师团队来完成。改善船舶设计过程可以节省大量成本，同时仍为客户提供高质量的设计。船体设计的新技术是扩散模型，一种生成人工智能。船体设计扩散模型的先前工作创建了高质量的船体，其阻力减少和较大的位移量。但是，工作无法产生符合特定设计约束的船体。本文提出了一个条件扩散模型，该模型在给定特定约束的情况下生成船体设计，例如船体所需的主维度。此外，此扩散模型利用总电阻回归模型的梯度来创建低电阻设计。五个设计测试用例将扩散模型与设计优化算法进行了比较，以创建低电阻的船体设计。在所有五个测试用例中，扩散模型均显示出具有总电阻小于优化船体的多种设计，其电阻降低了25％以上。扩散模型还生成了这些设计，而无需重新培训。这项工作可以通过创建以数据驱动的方法来满足用户需求的高质量船体来大大减少船舶的设计周期时间。
c-Shipgen：aconditional引导扩散...
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