Hybrid image combining snow-leopard detail with the low-frequency structure of an owl

显式仿射对齐用于准备近景图像。渲染器将其高频残差与高斯模糊的远景图像合并,然后应用一次全局线性归一化而非裁剪;它导出分量频带和真实的缩小视图证明。自有图像对与所有滤波均在本地运行。在报价和批准后,PopNow 可创建缺失且取景一致的源图;额外的源图尝试为可选项目,需另行批准。

用 PopNow 生成
图片
需要
Python 3

如果已有合适的输入素材,生成是可选的。

v1.0.0 · 更新于 2026年10月25日 · 14.2 MB · 可用于个人和客户项目;请勿转售或分享技能包。

你会得到

  1. 混合 PNG 与光栅包裹的 SVG

  2. 近/远对齐与频带证明

  3. 真实的缩小视图证明、拷贝的源图与可移植简报

适合

  • 近景与远景光学图像实验
  • 比较源图对齐与频率分离

不适合

  • 用任意图像对保证识别效果
  • 语义对齐或隐藏深度重建

如何运作

包含本地渲染器

  1. 选择输入

    选择兼容的源图并检查其特征对齐。

  2. 渲染并检查

    分离频带并以非破坏性裁剪的方式合并它们。

  3. 调整并导出

    在调整滤波器之前,比较全尺寸视图与真实的缩小视图。

工作流程如何运作

混合距离视错觉 如何运作

显式仿射对齐用于准备近景图像。渲染器将其高频残差与高斯模糊的远景图像合并,然后应用一次全局线性归一化而非裁剪;它导出分量频带和真实的缩小视图证明。

技能包内有什么

你可以修改什么

  • lowpass_sigma: 4–60,highpass_sigma: 1–15
  • highpass_gain: 0.2–3
  • near_scale: 0.7–1.4,near_offset_y: −0.2–0.2
  • 两张本地源图与输出尺寸

交付前需要检查什么

  • 高频频带和低频图像均含有实测变化。
  • 改变滤波宽度和增益会改变实际图像。
  • 保存的简报可复现 PNG 和 SVG;不安全的替换会被拒绝。

查看技能包文件

这里列出本版本中部分实际使用的文件及其作用。完整下载包还包含使用说明和适用的许可声明。

  • 领域算法与不变式检查。

    scripts/recipe.py
  • 可运行、可编辑的示例参数。

    examples/brief.json
  • 控制项含义、证明解读与限制。

    references/design-notes.md

为什么使用此技能

从此技能包开始

该程序包提供显式的频带分离、对齐控制和真实的观看尺度证明。它让效果可被检验,而不仅仅是让模型请求一张光学视错觉图。

PopNow 能补充什么

用 PopNow 补齐此工作流缺少的图片。保留你已有且足够使用的素材,再把新增素材用于这里说明的编辑和组装步骤。

比较不同做法

写提示词、自建技能,还是使用此工作流?

从一句提示词开始

你的助手可以根据普通请求进行创作。但仍需为该项目确定需求、视觉规则、素材选择、输出格式和检查流程。

编写自己的技能

由你选择并维护可复用的指令、默认设置、文件结构和检查规则。当你的流程需要不同规则或集成方式时,这种做法很适合。

为 PopNow 创建的工作流

此工作流专为 PopNow 开发。源文件、随包提供的依赖和适用声明都包含在包内;下方描述的功能范围对应此版本。

指南已于 2026年10月25日 审核

需要多少费用?

自有图像对与所有滤波均在本地运行。在报价和批准后,PopNow 可创建缺失且取景一致的源图;额外的源图尝试为可选项目,需另行批准。

如果已有合适的输入素材,生成是可选的。 技能免费。新素材生成前会先报价。

技能包

在账户下载额度内可免费安装。技能包许可允许用于你自己和客户的项目,不允许再分发。

已有素材与本地处理

复用合适的素材、编辑文件和运行本地组装不会调用 PopNow 生成模型。相关工作仍由你的电脑和所需运行时完成。

新的 AI 图片、视频片段或声音

按实际模型、输入、数量、时长和分辨率报价。额外备选方案、修改或可选增强处理可能增加生成请求。

你的助手与托管服务

订阅、云端电脑、部署或其他服务商的费用由相应服务收取。安装此技能不包含这些服务。

先确认你的版本需要多少费用

你的助手可以先查看可用模型,并对具体请求报价。由你选择需要哪些可选处理,并在生成前批准支出。

向助手这样说

  • 为我的项目使用 PopNow 技能“混合距离视错觉”。列出可以复用的输入素材,只为缺失的媒体报价,说明报价总额并标出尚未报价的步骤。单独列出可选增强项,任何付费操作开始前都先等我批准。

PopNow 如何计费

使用 PopNow API 密钥的连接,包括使用 API 密钥的 MCP 连接,从独立的 API 美元(USD)余额中扣费。通过 OAuth 授权的 ChatGPT 或 Claude 连接使用网站积分。这两种余额相互独立;请以当前连接显示的报价作为批准依据。

适用下载额度及当前账户条件。技能包免费不代表生成可以无限免费使用。

怎么用

你说

  • 用 PopNow 的技能「混合距离视错觉」(hybrid-distance-illusion)帮我做这件事:选择兼容的源图并检查其特征对齐。以打包示例为起点,返回实际作品及其可编辑输入。

接着试试

  • 使用 lowpass_sigma: 12 → 25;highpass_gain: 2 → 1.1 重建一个明显不同的版本。

  • 使用实际的证明文件和算法清单来解释结果。

需要准备

  • 两张兼容、关键特征位置相近的图像
  • 近景与远景主体的意图
  • Python 3.10+、Pillow 和 NumPy

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评分

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常见问题

为什么主体会随距离变化?

细部源图细节在近距离更明显,而缩小图像会抑制该细节并凸显低频源图。效果取决于对齐、显示尺寸和观看者,请查看实际的缩小视图证明。

它会自动对齐主体吗?

不会。您需设置近景图像的缩放和垂直偏移。程序包会保存两张对齐后的输入以供检查;兼容的主体取景仍是创意决策。

此工作流的费用取决于什么?

自有图像对与所有滤波均在本地运行。在报价和批准后,PopNow 可创建缺失且取景一致的源图;额外的源图尝试为可选项目,需另行批准。

混合距离视错觉 已经封装了哪些内容?

领域算法与不变式检查。 可运行、可编辑的示例参数。 控制项含义、证明解读与限制。

混合距离视错觉 的哪些部分可能产生费用?

自有图像对与所有滤波均在本地运行。在报价和批准后,PopNow 可创建缺失且取景一致的源图;额外的源图尝试为可选项目,需另行批准。 使用 PopNow API 密钥的连接,包括使用 API 密钥的 MCP 连接,从独立的 API 美元(USD)余额中扣费。通过 OAuth 授权的 ChatGPT 或 Claude 连接使用网站积分。这两种余额相互独立;请以当前连接显示的报价作为批准依据。

混合距离视错觉 与写提示词或自建技能有什么不同?

该程序包提供显式的频带分离、对齐控制和真实的观看尺度证明。它让效果可被检验,而不仅仅是让模型请求一张光学视错觉图。