Image Positioner 3d Sequences

使用Python创建的3D序列进行训练。实验性的图像锚定概念。

此PDF中的信息高度详细，专门针对神经科学，特别是研究小鼠后扣带皮层（RSC）中的回路及其在空间认知和记忆中的作用。以下是可能适用于增强LoRA数据集的若干思路，以提升图像生成模型的视觉/空间能力：

1. 空间与结构差异：

• PDF强调RSC中不同回路根据其投射目标区域（如次级运动皮层和前背侧丘脑）以不同方式处理空间信息。在LoRA数据集中，你可以通过展示物体不同空间排列和方位的图像来模拟这一概念，模仿不同的路径或视角。例如，多样的深度、物体尺寸和视角可以代表3D空间中的“投射特异性”视角。

2. 环境背景与空间地标：

• RSC参与物体-位置记忆和地点-行为关联等任务，其中物体与其环境之间的空间关系至关重要。在你的LoRA中，可通过引入不同的环境背景（如渐变背景、地面图案或空间网格）以及相对于“地标”（中心或偏移点）定位的物体，来帮助模型建立更细致的空间关系理解。

3. 分层、半独立回路：

• 正如RSC神经元具有功能各异的半独立回路，LoRA数据集也可包含相互作用但不完全融合的信息层。例如，使用透明叠加层、线框或不同强度或颜色的阴影层，可模拟分层、半连接的视觉特征，增强深度与维度感。

4. 感觉输入的变异性：

• PDF描述了不同RSC回路接收多种类型的感觉输入（如视觉、听觉或体感来源）。将此概念转化为视觉数据集，可创建包含跨“感觉模式”纹理与视觉线索的样本——一些具有高细节纹理（模拟体感输入），另一些则包含色彩渐变或大气效果（模拟视觉或听觉输入处理）。

5. 物体-位置记忆表征：

• 在连续图像中，让物体相对于固定背景改变位置，可模拟空间布局变化的记忆与识别过程。这些细微的位移可训练模型检测并记住图像间的空间关系，从而提升其对涉及定位与连续性的提示的响应能力。

6. 复杂物体与阴影交互：

• 研究中使用了将物体移动到不同位置以测试记忆与识别的任务。在你的数据集中，可尝试让漂浮物体投射出逼真的阴影，以模拟深度感知与遮挡。阴影的位置或锐度变化可指示物体移动或光源变化，从而增强生成图像中的空间解读能力。

这些原则可指导设计结构化的数据集，向LoRA输入视觉-空间信息，有望增强其理解与生成具有空间深度、方位和复杂分层图像的能力。

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这就是我大致尝试去实现的内容。

数据集中的示例图像：