🌘 利用預訓練潛在擴散模型，從 WiFi CSI 高解析度高效生成影像
➤ 從 WiFi 訊號的微小擾動中「看見」世界
✤ https://arxiv.org/abs/2506.10605
研究團隊開發出一種名為 LatentCSI 的新方法，能從 WiFi CSI（通道狀態資訊）測量數據生成物理環境的影像。此方法巧妙運用預訓練的潛在擴散模型（LDM），並透過輕量級神經網路將 CSI 幅度直接映射到 LDM 的潛在空間。隨後，在潛在表示上套用 LDM 的去噪擴散過程，並輔以文字引導，最後透過 LDM 的解碼器生成高解析度影像。這種技術繞過了傳統像素空間的影像生成挑戰，省略了標準影像到影像轉換流程中常見的顯式影像編碼階段，因此能夠有效且高品質地合成影像。研究人員使用自行收集的寬頻 CSI 數據集及部分公開的 MM-Fi 數據集進行驗證，結果顯示 LatentCSI 在運算效率和感知品質上均優於直接在真實影像上訓練的對比方法，且其獨特的文字引導控制能力更增添了實用優勢。
+ 這項技術太令人驚豔了！竟然能靠 WiFi 訊號就生成影像
#電腦視覺 #模式識別 #擴散模型 #WiFi CSI

🌘 我再次透過捨棄 Python 改用英文，在 ARC-AGI 競賽中奪下最高分
➤ 藉由多代理協同與進化式測試時計算，以自然語言指令取代程式碼，締造新紀錄
✤ https://jeremyberman.substack.com/p/how-i-got-the-highest-score-on-arc-agi-again
Jeremy Berman 分享他如何透過革新性的「進化式測試時計算」架構，在 ARC-AGI 基準測試中再創佳績。此次他捨棄了先前基於 Python 的方法，轉而利用大型語言模型（如 Grok-4）生成自然語言指令來解決抽象模式識別的挑戰。此新方法透過多輪進化，包含指令生成、獨立與彙總式修正，大幅提升了效率與準確性，尤其在 ARC-AGI v2 上取得了創紀錄的成績，並重新定義了通用人工智慧的發展方向。
+ 太令人驚豔了！從 Python 轉向英文指令，這思路真的很有創意，而且成效卓著。這證明瞭 LLM 的潛力遠不止於程式碼生成。
+ 這篇文章深入探討了 ARC-AGI 的難點以及 LLM 在通用推
#人工智慧 #機器學習 #基準測試 #模式識別 #大型語言模型

🌗 藝術中的模式之樂
➤ 模式的力量：解鎖藝術中的深度感知與愉悅
✤ https://thereader.mitpress.mit.edu/why-repetition-in-art-pleases-the-brain/
本文探討藝術作品如何透過重複與變奏的模式，觸發觀者的深度感知愉悅。作者以 Gustave Caillebotte 的《巴黎街景；雨天》為例，分析畫作中廣泛運用的三角形母題，以及鵝卵石、建築物立面等元素中「相同中見差異」的模式，揭示這些視覺元素如何巧妙地激發大腦中負責辨識臉孔、場景與身體的特定區域，進而創造出結構、節奏與深度，解釋為何繪畫即使在攝影技術出現後仍能持續吸引眾人。
+ 這篇文章提供了對藝術欣賞非常獨特且有見地的角度。我過去從未考慮過圖像中的幾何模式如何影響我的感知。
+ 作者將大腦的視覺處理機制與藝術作品的構成巧妙地結合，解釋了「為何」我們覺得某些畫作如此吸引人，而非僅僅是「描述」它們。
#藝術 #視覺感知 #模式識別

🌘 Sapiens：人類視覺模型的基礎
➤ Sapiens模型顯著提升人類視覺任務表現
✤ https://arxiv.org/abs/2408.12569
本文介紹了Sapiens，一套針對四個核心人類視覺任務（2D姿勢估計、身體部位分割、深度估計和表面法線預測）的模型。這些模型原生支持高達1K解析度的推理，並且可以輕鬆調整以適應各種任務，只需微調在超過3億張人類圖像上預訓練的模型。實驗結果顯示，透過自我監督的預訓練，大大提升了模型在各種人類視覺任務上的表現。Sapiens在多項人類視覺基準測試中超越現有基準，顯示了顯著的性能改進。
+ Sapiens模型的出現為人類視覺任務帶來了革命性的進步，尤其是在處理大規模圖像數據方面。
+ 自我監督預訓練顯著提高了Sapiens模型的表現，顯示了數據驅動的方法在計算機視覺中的強大潛力。
#計算機視覺 #模式識別

🌘 現代影像處理演算法概述與C/C++實現
➤ 從影像細節到演算法概念，深入了解C語言實現現代影像處理演算法的必要性
✤ https://sod.pixlab.io/articles/modern-image-processing-algorithms-implementation.html
本文介紹了影像處理在電腦視覺、醫學影像、監控系統和攝影等領域中的重要性，並強調在嵌入式設備上實現現代影像處理演算法的必要性。文章提供了C語言實現現代影像處理演算法所需的影像細節、資料結構和演算法概念。除了專利的SIFT和SURF演算法外，大多數演算法都已在開源的SOD嵌入式電腦視覺庫中實現，並已在PixLab或FACEIO中投入生產使用。本文的重點是提醒讀者，機器學習方法並不總是解決常見電腦視覺問題的最佳或首選方案。傳統的影像處理演算法，如骨架化、Hough轉換等，當混合使用時
#影像處理 #C語言 #演算法 #影像細節 #影像表示 #資料結構 #影像分割 #邊緣檢測 #骨架化 #Hough轉換 #SIFT #SURF #BLOB偵測 #機器學習 #電腦視覺 #模式識別 #醫學影像 #機器人學