📢 转载信息
原文链接：https://news.mit.edu/2025/mit-meschers-tool-visualizes-edits-physically-impossible-objects-0804
原文作者：Alex Shipps | MIT CSAIL
MIT推出“Meschers”工具：可视化和编辑“物理上不可能”的物体
通过以2.5维形式可视化埃舍尔式的视觉错觉，“Meschers”工具可以帮助科学家理解违反物理定律的形状，并激发新的设计。
图注：“Meschers”可以创建具有复杂几何形状的、打破物理定律的多维物体版本，例如左图中的建筑（M.C. 埃舍尔插画风格）以及中心和右图中以不可能方式着色的物体。
图片来源：Alex Shipps/MIT CSAIL，使用来自 Pixabay 和研究人员的素材
M.C. 埃舍尔（M.C. Escher）的艺术作品是通往一个反物理学定律、充满扭曲几何形状的“不可能物体”世界的门户。你如何感知他的插画，取决于你的视角——例如，一个看似在向上走的人，如果你把头侧过来，可能实际上是在走下台阶。
计算机图形科学家和设计师可以在3D中重现这些错觉，但只能通过弯曲或切割一个真实形状并将其放置在特定角度来实现。然而，这种变通方法也有缺点：改变结构的平滑度或光照会暴露它实际上不是一个光学错觉，这也意味着你无法在其上准确地解决几何问题。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员开发了一种独特的方法，以更通用、灵活的方式来表示“不可能”的物体。他们的“Meschers”工具将图像和3D模型转换为2.5维结构，创建出类似埃舍尔风格的窗户、建筑甚至甜甜圈的描绘。这种方法有助于用户在保持其光学错觉的同时，对这些物体进行重新光照、平滑处理和研究其独特的几何结构。
该工具可以协助几何研究人员计算曲面“不可能”物体上两点之间的距离（测地线）以及模拟热量在其上如何消散（热扩散）。它还可以帮助艺术家和计算机图形科学家在多个维度中创建违反物理定律的设计。
首席作者、MIT 博士生 Ana Dodik 旨在设计不受复制现实限制的计算机图形工具，使艺术家能够表达他们的意图，而无需考虑形状是否能在物理世界中实现。“使用 Meschers，我们为艺术家在计算机上使用开辟了一类新的形状，”她说。“它们也有助于感知科学家理解一个物体真正变得‘不可能’的临界点。”
Dodik 和她的同事们将在八月的 SIGGRAPH 会议上发表他们的论文。
让不可能的物体成为可能
不可能的物体无法在3D中完全复制。它们的组成部分看起来通常是合理的，但当它们在3D中组装时，这些部分却无法正确地“粘合”在一起。但正如 CSAIL 的研究人员发现的那样，计算上可以模仿的是我们感知这些形状的过程。
以潘洛斯三角为例。这个物体作为一个整体在物理上是不可能的，因为深度“不匹配”，但我们可以在其中识别出真实的3D形状（如其三个 L 形的角）。这些较小的区域可以在3D中实现——这被称为“局部一致性”特性——但当我们试图将它们组合在一起时，它们无法形成一个全局一致的形状。
Meschers 方法模拟了局部一致的区域，而不强迫它们必须全局一致，从而将埃舍尔式的结构拼接起来。在后台，Meschers 将不可能的对象表示为我们知道其在图像中的 x 和 y 坐标，以及相邻像素之间 z 坐标（深度）的差异；该工具利用这些深度差异来间接推理不可能的物体。
Meschers 的多种用途
除了渲染不可能的物体外，Meschers 还可以将其结构细分为更小的形状，以便进行更精确的几何计算和平滑操作。这个过程使研究人员能够减少不可能形状的视觉缺陷，例如他们变细的一个红色心形轮廓。
研究人员还测试了他们的工具对一个“不可能甜甜圈”（impossibagel）的应用，其中甜甜圈以一种物理上不可能的方式着色。Meschers 帮助 Dodik 和她的同事模拟了热扩散，并计算了模型不同点之间的测地线距离。
“想象你是一只在这只甜甜圈上行走的蚂蚁，你想知道你需要多长时间才能走过去，”Dodik 说道。“以同样的方式，我们的工具可以帮助数学家近距离分析不可能形状的底层几何结构，就像我们研究现实世界中的形状一样。”
就像魔术一样，该工具可以将看似实用的物体变成视觉错觉，使计算机图形艺术家更容易创造不可能的物体。它还可以使用“逆渲染”工具将不可能物体的图纸和图像转换为高维设计。
高级作者、电气工程和计算机科学副教授兼 CSAIL 几何数据处理组负责人 Justin Solomon 说：“Meschers 证明了计算机图形工具不必受制于物理现实的规则。令人难以置信的是，使用 Meschers 的艺术家可以研究那些我们永远不会在现实世界中找到的形状。”
Meschers 还可以帮助计算机图形艺术家在保持视觉错觉的同时调整他们创作的着色效果。这种多功能性允许创作者改变艺术作品的光照以描绘各种场景（如日出或日落）——正如 Meschers 通过重新照亮一个滑板上狗的模型所展示的那样。
尽管 Meschers 非常灵活，但这只是 Dodik 和她的同事们迈出的第一步。该团队正考虑设计一个界面，使工具更容易使用，同时构建更复杂的场景。他们还与感知科学家合作，以了解计算机图形工具如何能更广泛地应用。
Dodik 和 Solomon 与 CSAIL 附属人员 Isabella Yu（'24, SM '25）；博士生 Kartik Chandra（SM '23）；MIT 教授 Jonathan Ragan-Kelley 和 Joshua Tenenbaum；以及 MIT 助理教授 Vincent Sitzmann 共同撰写了这篇论文。
他们的工作得到了部分机构的支持，包括 MIT 校长奖学金、Mathworks 奖学金、赫兹基金会、美国国家科学基金会、Schmidt Sciences AI2050 奖学金、MIT 智能探索（Quest for Intelligence）、美国陆军研究办公室、美国空军科学研究办公室、SystemsThatLearn@CSAIL 倡议、谷歌、MIT-IBM 沃森人工智能实验室、丰田-CSAIL 联合研究中心、Adobe Systems、新加坡国防科学技术局以及美国情报高级研究计划局。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，小白也可以简单操作。
青云聚合API官网https://api.qingyuntop.top
支持全球最新300+模型：https://api.qingyuntop.top/pricing
详细的调用教程及文档：https://api.qingyuntop.top/about
评论区