Image Positioner 3d Sequences

Pythonで作成された3Dシーケンスで学習。実験的な画像アンカリング概念。

このPDFの情報は、神経科学に特化しており、特にマウスの後帯状皮質（RSC）の回路と、それらが空間認知および記憶に果たす役割に関する詳細な内容を含んでいる。以下に、画像生成モデルのLoRAにおける視覚・空間的能力の向上に役立つ可能性のあるデータセットの改善に適応できる重要なアイデアを整理する：

1. 空間的・構造的差別化：

• PDFでは、RSC内に存在する異なる回路が、それぞれが投影する対象領域（例：二次運動皮質や前背側視床）に応じて空間情報を異なる方法で処理していることが強調されている。LoRAのデータセットでは、この概念を模倣するために、オブジェクトの異なる空間的配置や向きを含む画像を用いることができる。例えば、深度、オブジェクトのサイズ、視点の変化を用いることで、3D空間における「投影特異的」視点を表現できる。

2. 環境コンテキストと空間的ランドマーク：

• RSCは、オブジェクトとその環境との空間的関係が重要となる、オブジェクト-場所記憶や場所-行動関連のタスクに関与している。LoRA用のデータセットでは、背景のグラデーション、床のパターン、空間グリッドなどの環境コンテキストの変化、および「ランドマーク」（中心またはずれた点）に対するオブジェクトの配置変化を含めることで、空間的関係のより繊細な理解を促進できる。

3. 階層的・半独立回路：

• RSCのニューロンが半独立の回路を持ち、それぞれ異なる役割を担うように、LoRAのデータセットでも、完全に統合されずに相互作用する情報の階層を導入できる。たとえば、透明なオーバーレイ、ワイヤーフレーム、または異なる強度・色の影層を用いることで、階層的かつ半接続的な視覚的特徴を模倣し、奥行きと次元性を強化できる。

4. 感覚入力の変動性：

• PDFでは、異なるRSC回路が視覚、聴覚、体性感覚などの多様な感覚入力を受けることが記述されている。これを視覚データセットに適用する場合、各サンプルに「感覚モード」に応じたテクスチャや視覚的手がかりを組み込むことが考えられる。たとえば、テクスチャに高詳細な画像（体性感覚入力に類似）と、色のグラデーションや大気効果を含む画像（視覚または聴覚入力処理に類似）を併用する。

5. オブジェクト-場所記憶の表現：

• 連続した画像において、オブジェクトの位置が固定された背景に対して変化する様子を含めることで、空間配置の変化に関する記憶と認識の概念を模倣できる。このような微細な変化は、モデルが画像間の空間的関係を検出し、記憶する能力を訓練し、位置や連続性に関するプロンプトへの対応力を向上させる。

6. 複雑なオブジェクトと影の相互作用：

• 研究では、オブジェクトを異なる場所に移動させて記憶と認識をテストするタスクが用いられた。データセットでは、リアルな影を落とす浮遊オブジェクトを実験的に導入することで、奥行き知覚と奥行き遮蔽を模倣できる。影の位置や輪郭の鮮明さを変化させることで、オブジェクトの移動や光源の変化を表現し、生成される画像の空間的解釈能力を高めることができる。

これらの原則は、視覚・空間情報をLoRAに供給するための構造化されたデータセットの設計を導くものであり、空間的奥行き、向き、複雑な階層化を伴う画像の理解と生成能力の向上に寄与する可能性がある。

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これが私が概ね試みた内容です。

データセットからのサンプル画像：