Визуальные коллажи нового поколения: ИИ, расширяющий границы творчества

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный подход к генерации изображений, позволяющий объединять и смешивать визуальные концепции на качественно новом уровне.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В статье представлена методика Vibe Blending — манипуляция признаковым пространством для создания креативных визуальных смешений с использованием генеративных моделей и графовых нейронных сетей.

Создание принципиально новых визуальных концепций требует установления связей между отдалёнными идеями посредством общих, часто неочевидных признаков — их “вайба”. В работе ‘Vibe Spaces for Creatively Connecting and Expressing Visual Concepts’ предложен новый подход к генерации связных и осмысленных гибридных изображений, позволяющий выявлять и использовать эти общие атрибуты. Авторы представляют Vibe Space — иерархический граф-коллектор, обучающийся находить низкоразмерные геодезические в пространствах признаков, таких как CLIP, что обеспечивает плавные и семантически согласованные переходы между концептами. Способны ли подобные методы приблизить нас к созданию действительно креативных и интуитивно понятных систем генерации изображений?

За гранью простого смешивания: Поиск семантической связности

Традиционные методы смешивания изображений зачастую приводят к резким переходам и неестественным композициям, поскольку не учитывают семантическую связность. Простое усреднение значений пикселей игнорирует внутреннюю структуру изображений и общие признаки, что приводит к результатам, лишенным гармонии и художественной выразительности. Вместо плавного слияния образов, наблюдатель видит разрыв между ними, что снижает реалистичность и визуальную привлекательность финального изображения. Подобные методы не способны воссоздать ощущение целостности и единства, необходимое для убедительной визуальной иллюзии, и часто приводят к появлению артефактов и нежелательных искажений.

Простое усреднение значений пикселей при смешивании изображений часто приводит к неестественным переходам и потере общей гармонии. Такой подход игнорирует внутреннюю структуру изображений, их семантические связи и общие атрибуты, что лишает итоговый результат выразительности и художественного замысла. В результате, композиция может казаться технически выполненной, но лишенной “атмосферы” или определенного настроения, которое могло бы возникнуть при более осознанном подходе к объединению визуальной информации. Вместо плавного слияния, наблюдатель воспринимает отдельные фрагменты, не объединенные общей концепцией или стилем.

Существующие методы смешивания изображений сталкиваются с трудностями при анализе многомерного пространства признаков, что препятствует выявлению значимых связей между ними. Вместо того, чтобы рассматривать изображения как простые наборы пикселей, современные подходы стремятся оперировать с более сложными представлениями, отражающими семантическое содержание. Однако, даже при использовании продвинутых алгоритмов машинного обучения, навигация по этому высокоразмерному $FeatureSpace$ остается вычислительно сложной задачей. Проблема заключается в том, что поиск релевантных соответствий между признаками разных изображений требует учета контекста, масштаба и взаимного влияния, что значительно усложняет процесс. В результате, многие методы не способны эффективно идентифицировать и использовать скрытые закономерности, необходимые для создания реалистичных и гармоничных композиций, и зачастую приводят к неестественным или артефактным результатам.

Успешное смешение изображений требует не просто механического объединения пикселей, а глубокого понимания и сохранения уникальной сущности каждого из них. Современные методы часто терпят неудачу, поскольку не способны уловить семантическую целостность и художественный замысел, лежащие в основе визуального контента. Для достижения реалистичных и гармоничных композиций необходим принципиально новый подход, способный анализировать изображения не как набор точек, а как сложные структуры, несущие в себе информацию о форме, текстуре и освещении. Такой подход должен учитывать взаимосвязи между объектами на изображениях и обеспечивать плавный переход между ними, сохраняя при этом их индивидуальность и узнаваемость. Разработка подобных алгоритмов представляет собой сложную задачу, требующую объединения знаний из областей компьютерного зрения, обработки изображений и даже психологии восприятия.

Наш метод позволяет создавать связные смешения, фокусирующиеся на наиболее релевантных общих атрибутах входных изображений, таких как прическа, в отличие от существующих методов, испытывающих трудности при смешении отдаленных концепций или игнорирующих ключевые атрибуты.

VibeBlending: Обнаружение общей сущности для согласованных гибридов

Метод VibeBlending представляет собой подход к смешиванию изображений, который отличается от традиционных операций на уровне пикселей. Вместо манипулирования отдельными пикселями, VibeBlending фокусируется на выявлении и объединении релевантных общих атрибутов между входными изображениями. Это достигается путем анализа и сопоставления характеристик, определяющих визуальный «вайб» или суть каждого изображения, что позволяет создавать более когерентные и семантически осмысленные гибриды. Такой подход позволяет избежать артефактов и несоответствий, часто возникающих при стандартном смешивании изображений, и обеспечивает более плавный переход между визуальными элементами.

В основе метода VibeBlending лежит $VibeSpace$ — иерархический графовый многообраз, полученный в процессе обучения для определения геодезических путей в пространствах признаков. $VibeSpace$ эффективно отображает семантическую схожесть изображений, представляя собой структуру данных, где близость узлов соответствует степени семантического родства между соответствующими изображениями. Иерархическая организация позволяет учитывать различные уровни абстракции при оценке схожести, а использование геодезических путей гарантирует плавный переход между изображениями при их смешивании, сохраняя при этом семантическую согласованность.

Для представления изображений и извлечения их ключевых характеристик VibeBlending использует современные модели извлечения признаков, такие как $DINO$ и $CLIP$. $DINO$ (Self-Distillation with no labels) специализируется на обучении визуальным представлениям без использования меток, что позволяет выявлять общие черты между изображениями на основе их визуального содержания. $CLIP$ (Contrastive Language-Image Pre-training) связывает изображения с текстовыми описаниями, позволяя модели понимать семантическое значение изображений и находить соответствия между визуальными и текстовыми данными. Комбинация этих моделей обеспечивает эффективное кодирование изображений в векторном пространстве, где близость векторов отражает семантическое сходство изображений.

Метод VibeBlending использует полученное обучаемое многообразие — $VibeSpace$ — для определения путей плавного и семантически осмысленного смешивания изображений. Навигация по этому многообразию осуществляется посредством вычисления геодезических, что позволяет находить наиболее близкие и соответствующие связи между признаками изображений, извлеченными с помощью моделей $DINO$ и $CLIP$. В результате, смешивание происходит не на уровне отдельных пикселей, а на основе общих семантических характеристик, обеспечивая более когерентные и естественные гибридные изображения.

В отличие от существующих методов, наша система эффективно объединяет ключевые визуальные характеристики, определяющие общее впечатление от изображений, например, форму, а не цвет или текстуру.

Отображение семантической схожести: Сила графовых многообразий

Пространство $VibeSpace$ построено на основе методов $ManifoldLearning$ и использует $GraphDiffusion$ для эффективного представления изображений и связей между ними. $ManifoldLearning$ позволяет снизить размерность данных, сохраняя при этом важные характеристики изображений, что необходимо для эффективного моделирования сложных визуальных взаимосвязей. $GraphDiffusion$ применяется для построения графа, где узлы представляют изображения, а ребра — их семантическую близость. Этот подход позволяет распространять информацию о визуальных атрибутах по графу, обеспечивая точное моделирование взаимосвязей между изображениями и создавая основу для операций, таких как смешивание и интерполяция, с сохранением семантической согласованности.

Используемый подход, основанный на построении графов и диффузии, позволяет системе выявлять неочевидные связи между изображениями, которые остаются незамеченными при использовании традиционных методов анализа. В отличие от алгоритмов, опирающихся на прямое сравнение пикселей или глобальных признаков, данный метод учитывает сложные взаимосвязи в пространстве признаков, что особенно важно для выявления семантической близости между объектами и сценами. Это достигается путем моделирования изображений как точек на многообразии, где близкие точки соответствуют семантически похожим изображениям, и последующего анализа связей между этими точками посредством процесса диффузии по графу.

Для валидации метода VibeBlending использовались два набора данных: TotallyLooksLikeDataset, содержащий изображения с запросами на визуальное сходство, и набор архитектурных изображений. Применение VibeBlending к этим наборам данных позволило продемонстрировать способность системы создавать визуально убедительные смешения изображений, сохраняя при этом семантическую согласованность и визуальную привлекательность полученных результатов. Анализ сгенерированных смешений подтверждает, что система эффективно комбинирует различные визуальные элементы, создавая новые изображения, которые воспринимаются как естественные и логичные.

Оценка производительности системы осуществлялась посредством как количественных метрик, так и качественной оценки. В качестве количественной метрики использовался $DreamSim$, который показал наибольшее разнообразие выходных данных, измеренное как расстояние между ними. Качественная оценка проводилась с помощью $LLMJudge$, и полученные результаты продемонстрировали наивысший показатель оценки суждений. Кроме того, созданные смешанные изображения получили предпочтение от оценок, данных людьми-экспертами, что подтверждает высокую эффективность разработанного подхода.

Дополнительное обучение с использованием изображений окон позволяет модели лучше передать «стеклянную» атмосферу и получить более реалистичную текстуру в смешанном изображении.

Измерение творческого потенциала: За пределами перцептивной схожести

В рамках исследования вводится понятие “Творческий Потенциал” ($CreativePotential$), представляющее собой метрику, оценивающую степень оригинальности и привлекательности смешения изображений. В отличие от традиционных подходов, основанных на измерении лишь визуального сходства, данная метрика учитывает более сложные факторы, определяющие интересность результата. По сути, $CreativePotential$ стремится количественно оценить, насколько неожиданным и новаторским является полученное изображение, выходя за рамки простого объединения похожих элементов. Это позволяет не только автоматизировать процесс создания визуально приятных смешений, но и выявлять наиболее перспективные комбинации для дальнейшего творческого развития, открывая новые горизонты в области генеративного искусства и дизайна.

Исследование сложности смешивания различных пар изображений позволило выявить ключевые факторы, определяющие успешность процесса. Анализ BlendDifficulty показал, что изображения, значительно различающиеся по семантическому содержанию и визуальным характеристикам, представляют наибольшую трудность для объединения. В частности, сложность возрастает, когда требуется установить логичную взаимосвязь между несвязанными объектами или сценами. В ходе работы были определены метрики, позволяющие количественно оценить эту сложность, учитывая как различия в низкоуровневых признаках, так и семантическую несогласованность. Эти данные важны для разработки алгоритмов, способных эффективно справляться с трудными задачами смешивания и создавать более гармоничные и убедительные визуальные композиции.

Для повышения степени контроля над процессом создания смешанных изображений использовался IPAdapter. Этот инструмент позволяет добиться более тонкой настройки и направленного художественного выражения, выходя за рамки простой комбинации входных данных. В отличие от автоматических методов смешивания, IPAdapter дает возможность детально управлять влиянием каждого исходного изображения на конечный результат, позволяя корректировать не только общую композицию, но и отдельные элементы, такие как текстура, цвет и стиль. Это открывает новые возможности для художников и дизайнеров, стремящихся к созданию уникальных и оригинальных визуальных образов, где каждый аспект изображения находится под полным контролем.

Потенциал VibeBlending раскрывается в широком спектре творческих приложений, охватывающих искусство, дизайн и создание контента. Данная технология позволяет формировать уникальные визуальные композиции, выходящие за рамки простой комбинации изображений. В основе этого лежит концепция семантических сетей памяти, которые позволяют системе понимать и сопоставлять различные визуальные элементы на более глубоком уровне, чем просто их перцептивное сходство. Используя эти сети, VibeBlending способен создавать нетривиальные и интересные сочетания, открывая новые возможности для творческого самовыражения и автоматизации процессов создания визуального контента, что делает его ценным инструментом для профессиональных дизайнеров и художников, а также для энтузиастов, стремящихся к инновационным решениям в области визуальной коммуникации.

Оценка креативности смешанных изображений показывает, что более сложные в смешивании пары, как правило, обладают большим творческим потенциалом и демонстрируют более значительные концептуальные различия, при этом для оценки креативности различных методов смешивания оценщики сначала определяют ключевые общие атрибуты входных изображений.

В очередной раз наблюдается стремление усложнить простое. Авторы предлагают Vibe Blending, манипуляции в feature space, чтобы смешивать изображения на концептуальном уровне. Звучит красиво, но не вызывает сомнений, что через полгода кто-нибудь обнаружит, что это можно реализовать с помощью пары слоёв в существующей diffusion model. Как обычно, «креативность» сводится к поиску оптимальных весов, а не к настоящему творчеству. Эндрю Ын однажды заметил: «Мы должны сосредоточиться на том, чтобы сделать машинное обучение полезным, а не на создании чего-то впечатляющего». И, судя по всему, эта простая истина снова забыта. В итоге, имеем ещё один способ заставить нейросеть выдать картинку, которая «немного отличается», а технический долг растёт, как снежный ком. Интересно, сколько времени потребуется, чтобы кто-нибудь признал, что вся эта «креативность» — лишь иллюзия, подкреплённая инвестициями.

Что дальше?

Представленный подход к «вибрационному смешению» изображений, безусловно, элегантен. Однако, стоит помнить: любая манипуляция в пространстве признаков — это лишь отсрочка неизбежного. Рано или поздно, продукшен найдёт способ сломать эту «креативность», выдав нечто невообразимое, но совершенно нежелательное. Всё, что обещает быть «самовосстанавливающимся» в генеративных моделях, просто ещё не сломалось достаточно сильно.

Особое внимание следует уделить масштабируемости. Графовые нейронные сети прекрасно работают на демонстрационных примерах, но как только речь зайдет о миллионах изображений и реальном времени, «креативное пространство» неизбежно превратится в болото неразрешимых конфликтов. Документация, как всегда, будет описывать идеальную ситуацию, далёкую от реальности.

Вместо того, чтобы стремиться к «универсальной креативности», вероятно, стоит сосредоточиться на узкоспециализированных доменах. Иначе, мы получим ещё один инструмент, который генерирует бесконечный поток визуального шума. Если баг воспроизводится — значит, у нас стабильная система, и это, пожалуй, самая реалистичная цель, на которую стоит рассчитывать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14884.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-18 08:57