ИИ превращает сигналы Wi-Fi-роутера в фотореалистичные изображения комнаты

Устройства Wi-Fi вокруг нас постоянно обмениваются сигналами, создавая непрерывно резонирующее пространство, в котором радиоволны приобретают почти пространственную осведомленность. Поскольку сигналы отражаются не только между передатчиком и приемником, но и от стен, мебели и других объектов в помещении, они несут в себе информацию о расположении этих объектов. Эти эхо-данные называются Wi-Fi CSI (Channel State Information). Раньше они позволяли строить лишь грубые схемы помещений, но теперь благодаря ИИ точность значительно повысилась.

Исследователи из Токийского института науки разработали метод, объединяющий латентные диффузионные модели с Wi-Fi CSI для создания высокодетализированных изображений любого помещения. Такие изображения не только точны, но и генерируются эффективно. Ранее методы на основе CSI давали лишь примитивные результаты — из-за нехватки данных и высоких вычислительных затрат. Здесь на помощь приходит ИИ, который «заполняет пробелы», делая изображения фотореалистичными. Это достигается за счет преобразования CSI в латентное пространство, а не в пиксельное, отсюда и название метода — «LatentCSI».

Пиксельное пространство — это обычные изображения с большим количеством сырых данных. Латентное пространство — это сжатое внутреннее представление изображения, которое используется современными генераторами изображений, такими как Stable Diffusion. LatentCSI преобразует данные Wi-Fi CSI в латентное пространство, после чего передает их предварительно обученной диффузионной модели, которая генерирует изображения высокого разрешения, воспроизводя детали и текстуры, недоступные для захвата Wi-Fi-сигналами. Исследователи использовали Stable Diffusion 3 с модифицированным энкодером, который принимает данные Wi-Fi вместо обычных изображений, что делает процесс значительно более быстрым и менее ресурсоемким.

Ключевое слово здесь — «предварительно обученный». Исследователи сначала фотографировали помещение и обучали модель на этих снимках, то есть модель уже «знала», как выглядит комната. Таким образом, основную работу выполняет ИИ, а Wi-Fi CSI предоставляет информацию о текущем состоянии помещения — сколько людей присутствует, где они находятся и как расположены объекты. За подробностями можно обратиться к полной научной статье.

Однако у LatentCSI есть ограничения: несмотря на значительное улучшение по сравнению с предыдущими методами визуализации через Wi-Fi, он работает только с предварительно обученными моделями, имеющими глубокое понимание конкретной среды. Нельзя просто отправить данные роутера своему провайдеру и ожидать, что он сгенерирует изображение вашей комнаты. Учитывая, что некоторые современные модемы уже способны отслеживать движение, легко представить потенциальные проблемы с приватностью. Даже при рассмотрении положительных сценариев использования, все сводится к вопросам наблюдения. Будущее, возможно, уже на подходе — но пока это лишь лабораторная демонстрация.