Создание многопрофильных оптических иллюзий с помощью машинного обучения изучение методов нулевой классификации для динамического преобразования изображений

Создание многопрофильных оптических иллюзий с использованием машинного обучения изучение методов нулевой классификации для динамического преобразования изображений

Анаграммы – это изображения, меняющие свой вид при просмотре с разных углов или при переворачивании. Создание таких иллюзий обычно предполагает понимание, а затем обман зрительного восприятия. Однако возник новый подход, предлагающий простой и эффективный способ создания этих захватывающих оптических иллюзий с множественными видами.

Существуют различные подходы к созданию оптических иллюзий, но большинство из них полагается на определенные предположения о способе восприятия человеком изображений. Эти предположения часто приводят к сложным моделям, которые могут лишь иногда отражать суть нашего зрительного опыта. Исследователи из Университета Мичиган предложили новое решение. Вместо создания модели на основе того, как люди видят вещи, используется модель диффузии текста в изображение. Эта модель не предполагает ничего о восприятии человека, она обучается только на основе данных.

Метод предлагает новый способ создания классических иллюзий, таких как изображения, которые меняются при переворачивании или повороте. Кроме того, он входит в новую область иллюзий, называемую “визуальные анаграммы”, где изображения меняют свой вид при перестановке их пикселей. Это включает перевороты, повороты и более сложные перестановки, такие как создание головоломок из нескольких фрагментов, известных как “полиморфные головоломки”. Метод даже расширяется до трех и четырех видов, расширяя возможности этих захватывающих визуальных трансформаций.

• Повышение надежности машинного обучения как атипичность улучшает производительность модели и определение неопределенности
• Meta AI представляет Relightable Gaussian Codec Avatars искусственный интеллект для создания высококачественных Relightable Head Avatars, которые можно анимировать для генерации новых выражений
• Представляя сущность стохастик в машинном обучении

Ключом к работе этого метода является тщательный выбор видов. Преобразования, применяемые к изображениям, должны сохранять статистические свойства шума. Это связано с тем, что модель обучается на основе предположения о случайном, независимом и тождественно распределенном гауссовом шуме.

Метод использует модель диффузии для удаления шума с изображения при различных видах, создавая несколько оценок шума. Затем эти оценки объединяются для формирования единой оценки шума, облегчая выполнение обратного процесса диффузии. В статье приводятся эмпирические доказательства эффективности этих видов, демонстрируя качество и гибкость созданных иллюзий.

В заключение, этот простой, но мощный метод открывает новые возможности для создания увлекательных многопроекционных оптических иллюзий. Обойдя предположения о восприятии человеком и использовав возможности моделей диффузии, он предоставляет свежий и доступный подход к увлекательному миру визуальных трансформаций. Независимо от того, это перевороты, повороты или полиморфные головоломки, этот метод предлагает универсальный инструмент для создания иллюзий, которые захватывают и пробуждают наше визуальное восприятие.