Текстуры в лабиринте слов и образов

Автор: Денис Аветисян

---

Новый интерфейс OnomaCompass позволяет исследовать мир материалов, свободно перемещаясь между визуальными и словесными представлениями, открывая новые горизонты для творчества.

Интерфейс OnomaCompass обеспечивает двунаправленную навигацию по скрытым пространствам изображений и языка для поддержки исследования материалов и генерации идей.

Восприятие материальных текстур человеком отличается тонкостью, однако словесное описание этих тактильных ощущений часто становится узким местом в процессе дизайнерского поиска. В данной работе представлена система ‘OnomaCompass: A Texture Exploration Interface that Shuttles between Words and Images’, позволяющая исследовать мир материалов посредством двунаправленной навигации между визуальными и лингвистическими латентными пространствами, основанной на звукоподражании. Разработанный интерфейс снижает зависимость от словесных запросов и способствует спонтанному обнаружению новых идей в процессе материального дизайна. Может ли использование звуковой символики в качестве интуитивного ориентира открыть новые горизонты в разработке креативных инструментов, дополняющих подходы, основанные на генеративном искусственном интеллекте?

---

Материальное восприятие: вызов кросс-модального искусственного интеллекта

Восприятие “материальности” — целостного визуального и тактильного впечатления от вещества — представляет собой давнюю проблему в области кросс-модального искусственного интеллекта. Суть сложности заключается в том, что для адекватного моделирования этого ощущения необходимо учитывать не только отдельные характеристики, такие как цвет или шероховатость, но и их взаимосвязь, формирующую общее впечатление о материале. Имитация этого сложного процесса требует от алгоритмов способности интегрировать информацию из различных сенсорных каналов и учитывать субъективные аспекты восприятия, что значительно превосходит возможности традиционных подходов, ориентированных на анализ отдельных признаков. Успешное решение данной задачи открывает перспективы для создания более реалистичных виртуальных сред и разработки интеллектуальных систем, способных к более интуитивному взаимодействию с окружающим миром.

Традиционные подходы к моделированию восприятия материалов сталкиваются с существенной трудностью: установление связи между абстрактными словесными описаниями и богатым спектром визуальных текстур и поверхностей. Существующие алгоритмы, как правило, оперируют дискретными характеристиками, такими как «гладкий» или «шершавый», не в состоянии передать тончайшие нюансы, определяющие тактильные и визуальные ощущения от материала. Это несоответствие особенно заметно при попытках воссоздать ощущение реалистичности в виртуальных средах или разработать интуитивно понятные инструменты для материального дизайна, где важна передача не только основных свойств, но и субъективного восприятия материала.

Отсутствие связи между языковым описанием и тактильно-визуальным восприятием материалов существенно ограничивает возможности в областях, требующих интуитивного проектирования. Например, в виртуальном прототипировании, дизайнеров и инженеров лишают возможности оперативно оценивать не только форму и размер, но и тактильные характеристики разрабатываемых объектов, что замедляет процесс и снижает качество конечного продукта. Аналогичные трудности возникают в создании иммерсивных сред, где реалистичность ощущений напрямую зависит от точной передачи текстур и поверхностей. Разработка алгоритмов, способных преодолеть этот разрыв, открывает перспективы для создания более эффективных инструментов проектирования и принципиально новых способов взаимодействия с цифровым контентом, обеспечивая пользователю ощущение материальности даже в виртуальной среде.

OnomaCompass: интерфейс для кросс-модального исследования

Интерфейс OnomaCompass обеспечивает двунаправленную навигацию между «Пространством скрытых представлений изображений» и «Пространством скрытых представлений языка», позволяя пользователям исследовать концепции, представленные в различных модальностях. Это достигается за счет сопоставления векторов признаков, полученных из моделей глубокого обучения, обученных на изображениях и текстовых данных. Пользователь может перемещаться по этим пространствам, инициируя поиск по одному пространству и получая соответствующие результаты в другом, что позволяет выявлять связи между визуальными и лингвистическими представлениями объектов и явлений. Двунаправленность обеспечивает возможность как поиска изображений по текстовому запросу, так и генерации текстовых описаний на основе визуального контента.

Система OnomaCompass использует ономатопею в качестве ключевого связующего элемента между визуальным и языковым пространствами. Этот подход основан на феномене звуковой символики, который проявляется в естественной связи между фонетическими характеристиками звуков и воспринимаемыми материальными свойствами объектов. Например, звуки, содержащие шипящие согласные, часто ассоциируются с гладкими или текучими материалами, в то время как взрывные согласные могут ассоциироваться с твердыми или хрупкими. Используя эту связь, OnomaCompass позволяет пользователям исследовать взаимосвязи между звуками и визуальными характеристиками материалов, облегчая интуитивное обнаружение и понимание концепций в разных модальностях.

Функция кросс-модальной подсветки в OnomaCompass обеспечивает визуальное соединение связанных концепций в пространстве изображений и языковом пространстве. Это достигается путем динамического выделения соответствующих элементов в обоих представлениях, что позволяет пользователям выявлять скрытые ассоциации между визуальными характеристиками и лингвистическими описаниями. Такая визуализация облегчает интуитивное обнаружение материалов и способствует более глубокому пониманию связей между сенсорными модальностями, позволяя пользователям исследовать взаимосвязи, которые не были бы очевидны при отдельном анализе каждого пространства.

В OnomaCompass исследование латентного пространства осуществляется посредством динамической генерации промежуточных визуализаций, достигаемой за счет применения интерполяции видео. Данный метод позволяет плавно переходить между различными точками в латентном пространстве, создавая последовательность изображений, демонстрирующих постепенное изменение характеристик визуального представления. Вместо дискретных переходов между отдельными изображениями, интерполяция видео обеспечивает непрерывную визуализацию эволюции концепций, что упрощает понимание взаимосвязей между различными элементами и способствует более интуитивному исследованию мультимодальных данных. Использование интерполяции видео позволяет пользователям визуально оценивать влияние изменений в латентном пространстве на генерируемые изображения, обеспечивая более глубокое понимание лежащих в их основе закономерностей.

Оценка OnomaCompass: удобство использования и пользовательский опыт

В ходе исследования участники выполняли задачи по исследованию материалов, используя интерфейс OnomaCompass. Для оценки эффективности взаимодействия применялись общепринятые метрики юзабилити, такие как System Usability Scale (SUS). SUS представляет собой опросник, позволяющий количественно оценить воспринимаемую простоту использования системы. Данный подход позволил получить объективные данные о том, насколько легко пользователям удавалось выполнять поставленные задачи с помощью OnomaCompass, и сравнить эти результаты с другими системами.

Для оценки когнитивной нагрузки, возникающей при работе с интерфейсом OnomaCompass, применялась методика NASA-TLX (NASA Task Load Index). NASA-TLX представляет собой многомерный инструмент, позволяющий оценить субъективную рабочую нагрузку по шести подшкалам: умственные усилия, физические усилия, временной фактор, производительность, уровень стресса и уровень фрустрации. Данная методика позволяет количественно оценить когнитивные требования, предъявляемые интерфейсом к пользователю, и выявить потенциальные области для улучшения удобства использования и снижения умственного напряжения.

Для оценки восприятия пользователями как гедонистических (удовольствие от использования), так и прагматических (эффективность и удобство) характеристик взаимодействия с OnomaCompass был использован опросник User Experience Questionnaire (UEQ). UEQ позволяет получить количественную оценку пользовательского опыта по шести шкалам, охватывающим различные аспекты взаимодействия, включая удовольствие, красоту, удобство, эффективность, надежность и раздражение. Данный инструмент позволяет комплексно оценить качество интерфейса и выявить сильные и слабые стороны пользовательского опыта, предоставляя данные для дальнейшей оптимизации и улучшения продукта.

Результаты исследований показали, что использование OnomaCompass привело к статистически значимому снижению субъективной рабочей нагрузки пользователей. Показатель NASA-TLX Overall Workload для OnomaCompass составил 34.46, в то время как для Nano Banana он был равен 45.55 (p < 0.05). Кроме того, зафиксировано улучшение гедонистического восприятия пользовательского опыта: показатель UEQ Hedonic Quality для OnomaCompass составил 2.000, значительно превышая показатель Nano Banana (-0.091) (p < 0.01). Данные свидетельствуют о более высокой эффективности и приятности использования OnomaCompass по сравнению с Nano Banana.

Влияние на дизайн и перспективы развития

OnomaCompass демонстрирует способность поддерживать как расходящееся, так и сходящееся мышление в процессе материального исследования. На начальных этапах, когда требуется генерация множества идей, система способствует свободному поиску и исследованию различных концепций, стимулируя творческое воображение. По мере фокусировки на конкретных материалах и требованиях, OnomaCompass переключается в режим сходящегося мышления, помогая пользователям сузить выбор и оптимизировать характеристики материала для достижения поставленных целей. Таким образом, система предоставляет гибкий инструмент, адаптирующийся к различным стадиям творческого процесса — от первоначального мозгового штурма до точной настройки и реализации конкретных материальных решений.

Интеграция OnomaCompass в существующие дизайнерские процессы открывает возможности для ускоренного прототипирования и выбора материалов. Система позволяет дизайнерам не просто искать подходящие вещества по заданным параметрам, но и исследовать взаимосвязи между свойствами, ощущениями и концептуальными идеями. Это способствует более интуитивному и эффективному подбору материалов, сокращая время на итерации и позволяя создавать инновационные продукты с учетом как функциональных требований, так и эстетических предпочтений. Возможность быстрого анализа и визуализации альтернативных вариантов материалов непосредственно в рабочем процессе существенно повышает производительность и стимулирует творческий поиск.

В будущем планируется расширение функциональности OnomaCompass посредством интеграции передовых возможностей генерации изображений на основе текстовых запросов. Ключевым аспектом данной разработки станет эффективная разработка запросов — так называемый “prompt engineering”, позволяющий точно формулировать описание желаемого материала для получения наиболее релевантных и визуально привлекательных результатов. Такой подход позволит пользователям напрямую преобразовывать абстрактные концепции и текстовые описания в конкретные визуальные представления материалов, существенно ускоряя процесс проектирования и прототипирования и открывая новые возможности для творческого исследования.

В перспективе, система позволит пользователям преобразовывать абстрактные концепции и идеи непосредственно в визуально привлекательные представления материалов. Это станет возможным благодаря интеграции передовых технологий генерации изображений по текстовому описанию, где ключевым элементом является грамотная разработка запросов — так называемый “prompt engineering”. Предполагается, что такая возможность значительно упростит процесс разработки новых материалов, позволяя дизайнерам и инженерам быстро визуализировать и оценивать различные концепции, не прибегая к сложным и трудоемким процессам моделирования или физического прототипирования. Визуализация станет не просто иллюстрацией, а неотъемлемой частью процесса творческого исследования и принятия решений.

Исследование, представленное в данной работе, затрагивает фундаментальный вопрос о природе творческого процесса и способах его поддержки. Интерфейс OnomaCompass, позволяющий перемещаться между визуальными и лингвистическими пространствами, демонстрирует, как можно обойтись без излишней зависимости от словесных подсказок, открывая новые горизонты для материального дизайна. Как заметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство того, чтобы делать правильные выводы». В контексте данной работы, можно увидеть параллель: OnomaCompass — это инструмент, позволяющий «делать выводы» о материальности, опираясь не только на вербальное описание, но и на непосредственное восприятие визуальных данных. Этот подход, позволяющий исследовать латентные пространства, подчеркивает, что системы стареют — и интерфейсы, и методы — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, адаптируясь к новым потребностям и возможностям.

Куда же дальше?

Представленный интерфейс OnomaCompass, подобно любому инструменту, лишь запечатлел мгновение на оси времени. Исследование латентных пространств, связывающих слово и образ, неизбежно наталкивается на вопрос о границах этой связи. Логирование взаимодействий пользователя с интерфейсом — это хроника жизни системы, фиксирующая не только успешные находки, но и туманные области, где интуиция сталкивается с алгоритмом. Очевидно, что текущая реализация — это лишь первый, пусть и обнадеживающий, шаг к пониманию того, как эффективно использовать звуковой символизм и другие сенсорные модальности для стимулирования творческого процесса.

Необходимо признать, что текущая система полагается на предопределенные латентные пространства. Следующим этапом видится создание систем, способных динамически формировать эти пространства в ответ на запросы пользователя, адаптируясь к его индивидуальному стилю и предпочтениям. Особенно важным представляется исследование возможности интеграции OnomaCompass с другими генеративными моделями, позволяя пользователю не просто исследовать пространство возможностей, но и активно участвовать в его формировании.

В конечном счете, все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Задача исследователей заключается не в создании идеального инструмента, а в разработке систем, способных адаптироваться и эволюционировать вместе со своими пользователями, продолжая служить источником вдохновения и новых открытий. Иначе говоря, необходимо стремиться не к стагнации, а к контролируемому, осмысленному увяданию.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04915.pdf

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

Смотрите также:

• Новые смартфоны. Что купить в январе 2026.

• Российский рынок акций: Ралли продолжается? Анализ драйверов роста и рисков на 2026 год (26.12.2025 21:32)

• Российский рынок в 2026: Падение, золото и нефть – что ждет инвесторов? (05.01.2026 13:32)

• Лучшие смартфоны. Что купить в январе 2026.

• Лента акции прогноз. Цена LENT

• Рейтинг лучших скам-проектов

• Неважно, на что вы фотографируете!

• Realme P4x ОБЗОР: замедленная съёмка видео, объёмный накопитель, большой аккумулятор

• Motorola Edge 70 Ultra ОБЗОР: скоростная зарядка, замедленная съёмка видео, портретная/зум камера

• Руководство для начинающих по Steam Deck — 7 вещей, которые нужно сделать в первую очередь, чтобы получить наилучшие впечатления от ваших игровых сессий.

2026-01-09 23:01