Image Positioner 3d Sequences

파이썬으로 생성된 3D 시퀀스를 기반으로 학습됨. 실험적 이미지 안착 개념.

이 PDF의 정보는 신경과학에 매우 상세하고 구체적이며, 특히 쥐의 후방편도피질(RSC)의 회로와 공간 인지 및 기억에서의 역할을 연구하는 데 초점을 맞추고 있다. 아래는 LoRA의 시각적/공간적 능력 향상을 위한 데이터셋을 개선하는 데 적용할 수 있는 관련 아이디어들의 요약이다:

1. 공간적 및 구조적 차별화:

• PDF는 RSC 내부의 다양한 회로가 각각 다른 대상 영역(예: 이차 운동피질 및 전상등핵)으로 투영됨에 따라 공간 정보를 다르게 처리함을 강조한다. LoRA 데이터셋에서는 다양한 공간 배열과 객체의 방향을 가진 이미지를 통해 이 개념을 시뮬레이션할 수 있다. 예를 들어, 깊이, 객체 크기, 관점의 변화는 3D 공간 내에서 서로 다른 "투영 특이적" 관점을 나타낼 수 있다.

2. 환경 맥락 및 공간적 랜드마크:

• RSC는 물체-위치 기억 및 장소-행동 연관과 같은 과제에 관여하며, 이때 물체와 환경 사이의 공간적 관계가 중요하다. LoRA를 위한 데이터셋에는 배경 그라디언트, 바닥 패턴, 공간 격자 등의 환경 맥락의 변형과, "랜드마크"(중심 또는 편향된 점)에 상대적으로 배치된 객체를 포함시켜 공간 관계에 대한 더욱 정교한 이해를 도울 수 있다.

3. 계층적, 반독립적 회로:

• RSC 뉴런이 서로 다른 역할을 가진 반독립적 회로를 가진 것처럼, LoRA 데이터셋도 완전히 병합되지 않고 상호작용하는 정보 계층을 포함할 수 있다. 예를 들어, 투명한 오버레이, 와이어프레임, 또는 다양한 강도나 색상의 그림자 계층을 사용하면 계층적이고 반연결된 시각적 특징을 모방하여 깊이와 차원성을 향상시킬 수 있다.

4. 감각 입력의 다양성:

• PDF는 RSC의 다양한 회로가 시각, 청각, 체성감각 등 다양한 감각 입력을 받는다고 설명한다. 이 개념을 시각 데이터셋에 적용하면, 감각적 "모드"에 따라 텍스처와 시각적 단서를 반영한 샘플을 생성할 수 있다. 예를 들어, 일부는 고해상도 텍스처(체성감각 입력 유사)를, 다른 일부는 색상 그라디언트 또는 대기 효과(시각 또는 청각 입력 처리 유사)를 포함할 수 있다.

5. 물체-위치 기억 표현:

• 연속된 이미지에서 물체가 고정된 배경에 대해 위치를 변경하는 변형을 포함하면, 공간 배열의 변화를 인식하고 기억하는 개념을 모방할 수 있다. 이러한 미세한 변화는 모델이 이미지 간의 공간 관계를 감지하고 기억하도록 훈련시켜, 위치 및 연속성 관련 프롬프트에 대한 반응을 향상시킬 수 있다.

6. 복잡한 물체와 그림자 상호작용:

• 연구에서는 물체를 다른 위치로 이동시켜 기억 및 인식을 테스트하는 과제를 사용했다. 데이터셋에서는 현실적인 그림자를 발생시키는 떠 있는 물체를 실험하여 깊이 인식과 가림 효과를 시뮬레이션할 수 있다. 그림자의 위치나 선명도가 변화하면 물체의 움직임이나 조명원의 이동을 나타내며, 생성된 이미지의 공간 해석 능력을 향상시킬 수 있다.

이러한 원칙들은 LoRA에 시각-공간 정보를 제공하는 구조화된 데이터셋 설계를 안내할 수 있으며, 공간적 깊이, 방향성 및 복잡한 계층 구조를 갖춘 이미지를 이해하고 생성하는 능력을 향상시킬 수 있다.
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이것이 내가 대략적으로 시도한 내용이다.

내 데이터셋에서 가져온 샘플 이미지: