Pesquisadores usam sinais de Wi-Fi e Stable Diffusion 3 para gerar imagens precisas de ambientes

Pesquisadores desenvolveram um método que combina sinais de Wi-Fi e modelos de difusão para criar imagens de alta resolução de qualquer cômodo. A equipe utilizou o Wi-Fi CSI (Channel State Information), uma tecnologia já existente que capta sinais refletidos em paredes, móveis e outros objetos, carregando informações sobre a localização dos elementos no espaço.

Embora a geração de imagens baseada em CSI não seja nova, métodos anteriores produziam resultados de baixa qualidade devido à falta de dados suficientes para definir a aparência exata do ambiente, além da necessidade de grande processamento. Para superar essas limitações, os pesquisadores integraram o Stable Diffusion 3, um modelo generativo de imagens, permitindo gerar representações fotorrealistas.

O processo, chamado de “LatentCSI”, traduz o CSI do Wi-Fi para o espaço latente — uma representação interna comprimida usada por geradores modernos de imagens — em vez de trabalhar diretamente com o espaço de pixels, que contém muitos dados brutos. Em seguida, o modelo de difusão pré-treinado converte essa representação em imagens detalhadas, preenchendo lacunas que o Wi-Fi sozinho não consegue capturar.

Para acelerar e tornar o processo mais eficiente, o Stable Diffusion 3 foi usado com um codificador modificado capaz de aceitar dados de Wi-Fi em vez de imagens convencionais. O pré-treinamento com fotos reais do cômodo foi essencial, permitindo que o modelo já conheça a aparência do ambiente. A principal limitação do LatentCSI é que ele só funciona com modelos pré-treinados que já possuem compreensão consolidada do espaço analisado.