AI_MACHINELEARNING_BIG_DATA Telegram 8679
🔦 Генерация изображений на свете, а не на GPU

Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model).
Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике.

🔬 Как это работает:

1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор.
2. Этот узор загружается на оптический модулятор света.
3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение.

✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации:
- Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога.
- Качество сравнимо с современными диффузионными моделями.
- Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии).

Чем интересен такой подход
- Подход не требует никакой вычислительной нагрузки.
- Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций.
- Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры.

⚠️ Ограничения:
- Сложно выравнивать оптические системы.
- Ограничения по точности фазовых масок.
- Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина).

Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой.

Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5

@ai_machinelearning_big_data


#AI #OpticalComputing #Photonics #GenerativeA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10729👍16🤔8😨7🤨2🫡2😍1💘1



tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/8679
Create:
Last Update:

🔦 Генерация изображений на свете, а не на GPU

Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model).
Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике.

🔬 Как это работает:

1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор.
2. Этот узор загружается на оптический модулятор света.
3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение.

✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации:
- Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога.
- Качество сравнимо с современными диффузионными моделями.
- Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии).

Чем интересен такой подход
- Подход не требует никакой вычислительной нагрузки.
- Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций.
- Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры.

⚠️ Ограничения:
- Сложно выравнивать оптические системы.
- Ограничения по точности фазовых масок.
- Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина).

Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой.

Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5

@ai_machinelearning_big_data


#AI #OpticalComputing #Photonics #GenerativeA

BY Machinelearning








Share with your friend now:
tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/8679

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The Channel name and bio must be no more than 255 characters long Users are more open to new information on workdays rather than weekends. Telegram channels enable users to broadcast messages to multiple users simultaneously. Like on social media, users need to subscribe to your channel to get access to your content published by one or more administrators. Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up. 5Telegram Channel avatar size/dimensions
from us


Telegram Machinelearning
FROM American