LookingGlass: 라플라시안 피라미드 워핑을 통한 생성적 아나모포시스

LookingGlass: Generative Anamorphoses via Laplacian Pyramid Warping

April 11, 2025

저자: Pascal Chang, Sergio Sancho, Jingwei Tang, Markus Gross, Vinicius C. Azevedo

cs.AI

초록

아나모포시스(Anamorphosis)는 의도적으로 왜곡되어 정면에서 볼 때는 알아볼 수 없는 이미지의 한 범주를 가리킵니다. 이러한 이미지의 진정한 형태는 거울이나 렌즈와 같은 카타디옵트릭(catadioptric) 장치를 통해 특정 시점에서만 드러납니다. 이러한 수학적 장치의 구성은 17세기까지 거슬러 올라갈 수 있지만, 특정 관점에서만 해석 가능하며 일반적으로 볼 때는 그 의미를 잃는 경향이 있습니다. 본 논문에서는 이러한 유명한 광학적 착시 현상을 생성적 관점에서 재조명합니다. 잠재 정류 흐름(latent rectified flow) 모델의 도움을 받아, 정면에서 볼 때도 유효한 해석을 유지하는 아나모포시스 이미지를 생성하는 방법을 제안합니다. 이를 위해 고품질 시각적 결과물을 생성하는 데 핵심이 되는 주파수 인식 이미지 왜곡 기법인 라플라시안 피라미드 워핑(Laplacian Pyramid Warping)을 소개합니다. 우리의 연구는 Visual Anagrams(arXiv:2311.17919)를 잠재 공간 모델과 더 넓은 범위의 공간 변환으로 확장하여, 새로운 생성적 지각 착시를 창출할 수 있도록 합니다.

English

Anamorphosis refers to a category of images that are intentionally distorted, making them unrecognizable when viewed directly. Their true form only reveals itself when seen from a specific viewpoint, which can be through some catadioptric device like a mirror or a lens. While the construction of these mathematical devices can be traced back to as early as the 17th century, they are only interpretable when viewed from a specific vantage point and tend to lose meaning when seen normally. In this paper, we revisit these famous optical illusions with a generative twist. With the help of latent rectified flow models, we propose a method to create anamorphic images that still retain a valid interpretation when viewed directly. To this end, we introduce Laplacian Pyramid Warping, a frequency-aware image warping technique key to generating high-quality visuals. Our work extends Visual Anagrams (arXiv:2311.17919) to latent space models and to a wider range of spatial transforms, enabling the creation of novel generative perceptual illusions.