Utilizing AI in Design : fine-tuning a Generative AI Model for Emil Aaltonen Museum

Abstract

Opinnäytetyö dokumentoi generatiivisen tekoälyn (AI) kustomointia opinnäytetyön asiakkaalle, Emil Aaltosen Museolle. Generatiivinen tekoälymalli kustomoidaan kouluttamalla jo olemassa oleva AI malli yksilöllisellä datasetillä, jonka tuloksena voidaan luoda kuvia datasetille ominaisilla yksityiskohdilla. Tässä tapauksessa AI malli kustomoidaan luomaan realistisia jalkinekuvia Emil Aaltosen desgintyylillä. Opinnäytetyön tilaaja on Emil Aaltosen Museo, ja yhteyshenkilönä toimii museonjohtaja Mika Törmä. Työn tulos on kustomoitu Stable Diffusion AI malli, jota käytetään sille omistetun nettisivun kautta museon järjestämässä näyttelyssä 2025. AI malli on vapaana käytettävissä näyttelyn aikana, ja käytön helpottamiseksi luodaan käyttöohjeet näyttelyn vieraita varten. AI malli koulutetaan Emil Aaltosen valmistamien jalkineiden kuvilla, jotta mallilla luodut kuvat imitoisivat Aaltosen muotoilutyyliä. Opinnäytetyö dokumentoi ainoastaan AI mallin kouluttamisen; nettisivujen rakentaminen ja käyttöohjeiden tekeminen tehdään virallisen opinnäytetyöajan ulkopuolella työmäärän rajaamiseksi. Opinnäytetyössä haastatellaan myös muotoilun alalla toimivia ammattilaisia, jotka hyödyntävät tekoälyä työssään. Haastatteluiden tarkoituksena on selvittää tekoälyn tuomaa arvoa ja hyödyntämistapoja muotoiluprosessissa sekä tekoälyn vaikutuksia kestävyyteen, tuotekehitykseen ja tuotantoon muotoilun alalla. Haastattelut toteutetaan puolistrukturoituna, ja niiden tulokset sekä analyysit esitellään opinnäytetyössä. Opinnäytetyö koostuu kolmesta osasta: ensimmäinen osa sisältää teoreettista taustatutkimusta tekoälystä sekä AI mallin kouluttamiseen tarvittavista ohjelmista ja metodeista. Toisessa osassa esitellään käytännön työ eli AI mallin kouluttamisen työprosessi. Kolmas osa sisältää haastattelut ja niiden tulokset sekä koko opinnäytetyön tulosten analysoinnin. Viimeisen osan tarkoituksena on sitoa yhteen käytännön työ ja haastatteluista saadut tulokset sekä syventää ymmärrystä tekoälyn hyödyntämisestä muotoiluprosessissa. Tämä osio vastaa opinnäytetyön alussa asetettuihin tutkimuskysymyksiin.

This thesis documents the process of fine-tuning a generative artificial intelligence (AI) model for a client, Emil Aaltonen Museum, by adding an additional layer of training to an existing generative AI model with a personalized dataset to generate new images in a specific style and quality, in this case, realistic footwear images in the style of a Finnish footwear manufacturer Emil Aaltonen. This thesis is commissioned by Emil Aaltonen Museum with the head of the museum, Mika Törmä, as our partner in this collaboration. As a result of this thesis, we will present a fine-tuned AI model for Stable Diffusion, and it will be integrated in an interactive website built for an exhibition held in the museum in January 2025 accompanied by a user manual to help people generate images. The model will be open for the museum’s visitors to generate footwear images with, using their own prompts. The model will be trained using footwear images of Emil Aaltonen so that the resulting images will be imitating the design style of Aaltonen. This thesis will only document the process of training the AI model, and the website will be built, and manual will be written after the official thesis work is finished in order to delineate the amount of work that can be done within the time limits of this thesis. For this thesis we will interview people working in the field of design who have utilized AI in their work. In the interviews, we will ask the interviewees about how their work relates to AI, the implementation and value of AI in a design process, the impacts of AI on sustainability, product development and production chains in the design field. The interviews are semi-structured, and the results are analyzed and presented in this thesis. The thesis will be divided into three parts: first theoretical background information about AI and the methods and programs needed for fine-tuning is presented. The second part covers the practical process of fine-tuning an existing Stable Diffusion model, for which the training data is provided by Emil Aaltonen Museum. In the last part the use of AI in design is explored with the help of five interviewees and the results of the interviews and the whole thesis are presented. The purpose of the last part is to tie down the results of the practical work and the interviews to deepen the understanding of utilization of AI in design process as well as to answer the research questions set for this thesis.