Учёные из Токийского университета науки разработали метод LatentCSI, который позволяет превращать обычные сигналы Wi-Fi в фотореалистичные изображения помещений. Для этого данные о состоянии канала Wi-Fi (CSI), отражающиеся от стен и мебели, преобразуются в скрытое пространство и подаются на диффузионную модель ИИ, обученную создавать реалистичные изображения. В эксперименте кодировщик Wi-Fi CSI был интегрирован с моделью Stable Diffusion 3, что позволило ИИ восстанавливать расположение людей и объектов в комнате с высокой точностью. Технология ещё далека от коммерческого применения, но демонстрирует, как радиоволны могут стать основой для визуализации пространства.
Учёные из Токийского университета науки разработали метод LatentCSI, который позволяет превращать обычные сигналы Wi-Fi в фотореалистичные изображения помещений. Для этого данные о состоянии канала Wi-Fi (CSI), отражающиеся от стен и мебели, преобразуются в скрытое пространство и подаются на диффузионную модель ИИ, обученную создавать реалистичные изображения.
В эксперименте кодировщик Wi-Fi CSI был интегрирован с моделью Stable Diffusion 3, что позволило ИИ восстанавливать расположение людей и объектов в комнате с высокой точностью. Технология ещё далека от коммерческого применения, но демонстрирует, как радиоволны могут стать основой для визуализации пространства.
