扩散模型 AI 可以实现超级视错觉艺术
该项目由密歇根大学的三位研究员完成，可以将无数信息以无数维度的方式隐藏在同一个画面中。该扩散融合方式适用于任何正交变换矩阵，包括旋转、翻转、颜色反转、倾斜、拼图重排和随机排列。
原理在概念上很简单，他们采用现成的 Stable Diffusion 模型。首先反转多个图像变换 (具有不同文本提示) 的噪声，然后对它们进行平均。在平均噪声中进行扩散步骤后，生成的图像变成与不同视图中的文本对齐的字谜。
https://dangeng.github.io/visual_anagrams/
投稿：@ZaiHuaBot
频道：@TestFlightCN
该项目由密歇根大学的三位研究员完成，可以将无数信息以无数维度的方式隐藏在同一个画面中。该扩散融合方式适用于任何正交变换矩阵，包括旋转、翻转、颜色反转、倾斜、拼图重排和随机排列。
原理在概念上很简单，他们采用现成的 Stable Diffusion 模型。首先反转多个图像变换 (具有不同文本提示) 的噪声，然后对它们进行平均。在平均噪声中进行扩散步骤后，生成的图像变成与不同视图中的文本对齐的字谜。
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