- ผู้เขียนเสนอวิธีการสร้างภาพลวงตาแบบหลายมุมมองโดยใช้แบบจําลองการแพร่กระจายที่ได้รับการฝึกฝนไว้ล่วงหน้า
- วิธีนี้รองรับการแปลงต่างๆเช่นการหมุนการพลิกการผกผันของสีการเอียงการจัดเรียงจิ๊กซอว์และการเรียงสับเปลี่ยนแบบสุ่ม
- วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการจัดตําแหน่งและค่าเฉลี่ยการประมาณสัญญาณรบกวนจากมุมมองที่แตกต่างกันหรือการแปลงภาพเพื่อทําตามขั้นตอนการแพร่กระจาย
- ผู้เขียนกล่าวถึงเงื่อนไขที่มุมมองต้องเป็นไปตามสําหรับวิธีการทํางานรวมถึงความเป็นเส้นตรงและความสอดคล้องทางสถิติ
- การใช้การแปลงมุมฉากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมทริกซ์การเรียงสับเปลี่ยนสามารถสร้างภาพลวงตาที่ตีความได้และมีความหมายทางสายตา
- บทความนี้ให้ตัวอย่างและการอ้างอิงงานที่เกี่ยวข้องในสาขานี้
- บทความนี้สํารวจการประยุกต์ใช้แบบจําลองการแพร่กระจายและ AI กําเนิดในการผลิตแอนนาแกรมภ าพภาพลวงตาและภาพลวงตา
- มีการถกเถียงกันเกี่ยวกับการใช้งานศิลปะที่สร้างโดย AI และศักยภาพของ AI เชิงกําเนิดในการสร้างปริศนาด้วยโซลูชันที่หลากหลาย
- ความคิดเห็นสัมผัสกับหัวข้อต่าง ๆ รวมถึงความชื่นชมสําหรับตัวอย่างที่ให้ไว้ความสนใจในภาพลวงตาประเภทต่างๆและการอภิปรายเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการเข้าถึงรันไทม์ RAM และ GPU สูง การสนทนายังกล่าวถึงการเล่นวิดีโอเกมและทดลองขับรถยนต์สั้น ๆ