Tôi đã vô tình tạo ra wigglegram

• Khi tự động nối các ảnh chụp liên tiếp ở góc khá giống nhau tích lại trong thư viện ảnh, hàng trăm wigglegram ngoài ý muốn đã được tạo ra
• wigglegram là một hình ảnh lập thể được tạo bằng cách phát lặp nhiều khung hình như GIF, với nguyên liệu là các bức ảnh chụp cùng một cảnh từ những góc nhìn hơi khác nhau
• Để tự động trích xuất, tác giả dùng perceptual hashing (băm tri giác), vốn cũng được dùng trong tìm kiếm ảnh ngược như TinEye, tận dụng đặc tính là các ảnh giống nhau sẽ có hash gần nhau hơn
• Script tính hash của ảnh rồi so sánh khoảng cách Hamming giữa các cặp ảnh, từ đó trích xuất các nhóm ảnh tương tự dưới ngưỡng thành wigglegram
• Một số là kết quả chụp có chủ đích nhưng phần lớn là ảnh chụp ngẫu nhiên, và cũng có nhiều kết quả mang tính kinescopic giống như những đoạn phim vô thức nhỏ hơn là cảm giác chiều sâu

---

Wigglegram xuất hiện một cách tình cờ

• wigglegram là một dạng ảnh stereo được tạo bằng cách phát lặp nhiều khung hình
• Khi cho các khung hình lặp như GIF, những hình ảnh từ các góc nhìn hơi khác nhau sẽ nối tiếp nhau và tạo ra hiệu ứng lập thể
• Do có thói quen chụp nhiều tấm cùng một cảnh ở các góc hơi khác nhau và không dọn dẹp camera roll, thư viện ảnh đã tích lại rất nhiều ảnh tương tự
• Những cụm ảnh như vậy rất khớp với điều kiện đầu vào của wigglegram: “các ảnh chụp cùng một cảnh từ các góc khác nhau”

Tìm ảnh giống nhau bằng perceptual hashing

• Để tự động tìm các đoạn liên tiếp gồm những ảnh giống nhau trong thư viện ảnh, tác giả áp dụng perceptual hashing (băm tri giác)
• Khác với hash mật mã như sha1, perceptual hashing hoạt động sao cho các ảnh trông giống nhau sẽ có nhiều bit hash trùng nhau hơn
• Script tính hash cho toàn bộ ảnh
  • Việc tính hash tự thân là nhanh
  • Quá trình tải ảnh từ iCloud thì chậm
• Tính khoảng cách Hamming giữa các hash để xác định mức độ giống nhau của từng cặp ảnh
• Trong ví dụ, khoảng cách Hamming khoảng 10 có vẻ là ranh giới phù hợp, và tác giả dùng đó làm tiêu chí để trích xuất các cặp cũng như nhóm ảnh tương tự

Tính chất của kết quả trích xuất tự động

• Kết quả trích xuất tự động tạo ra hàng trăm wigglegram
• Một phần đến từ những bức ảnh được chụp có chủ đích, nhưng đa số thật sự là kết quả tình cờ
• Những bức ảnh ngẫu nhiên không phải lúc nào cũng trông như ảnh lập thể điển hình
  • Nhiều kết quả gần với “kinescopic” hơn là “stereoscopic”
  • Có những kết quả trông như các thước phim nhỏ vô thức
• Wigglegram được tạo ra từ rất nhiều chủ thể khác nhau như ảnh du lịch hay địa điểm, động vật, công việc thiết kế, ảnh chụp tác phẩm điêu khắc

Những chất liệu đặc biệt phù hợp

• Động vật rất hợp làm chất liệu cho wigglegram vì khó đoán trước
  • Có các ví dụ như mèo, chó, chim bồ câu
• Các công việc thiết kế cũng dễ tạo ra kết quả vì thường lưu lại nhiều góc hoặc nhiều trạng thái
  • Có các ví dụ như iPad Sidecar, baby book, resistor bridge
• Ảnh chụp tượng hay đồ vật cũng được chuyển thành wigglegram khi các góc nhìn khác nhau nối tiếp nhau
  • Có các ví dụ như Olivetti, frog with a joint

Script được công bố

• Script đã được công bố trên GitHub
• Trên Mac, nó hoạt động với thư viện ảnh iCloud
• Ngoài ra có thể dùng bằng cách chỉ định thư mục chứa ảnh

[GN⁺]

Ý kiến trên Lobste.rs

• Thật sự rất vui nhộn và quái chiêu. Dù là một ý tưởng ngớ ngẩn như vậy mà lại hoạt động cực kỳ tốt
  Chỉ là quá trình băm đó trông khá nặng, không phải theo nghĩa “chê bai” mà là khối lượng tải xuống và băm quá lớn. Với kiểu dự án/thử nghiệm nhỏ làm nhanh thế này, dùng cách đơn giản nhất miễn là chạy được rồi để nó mất “khá lâu” ở nền là hoàn toàn hợp lý
  Nếu có được trí tưởng tượng để nghĩ ra thứ này, tôi không biết mình sẽ làm y như vậy hay sẽ lọc trước những ảnh không được chụp trong khoảng thời gian gần nhau. Chỉ là ở đây có một cái bẫy kinh điển: mải mê cả tuần với “bộ tiền lọc tối ưu” rồi chán hẳn, cuối cùng lại chẳng tạo ra được kết quả nào thú vị hay buồn cười

  • Nghe đúng kiểu bài toán máy rửa chén. Có thể tự làm hết trong 10 phút, hoặc cho vào “cái máy đó” rồi chờ vài tiếng, gần như không tốn công sức cá nhân nào

• Đây là một hiệu ứng đặc biệt khá ngầu

• Tôi tò mò không biết phân tích ngày chụp có cho ra kết quả tương tự không. Không phải mọi ảnh chụp liên tiếp đều được chụp nhanh, nên có thể sẽ có nhiều âm tính giả hơn

  • Có vẻ sẽ tốt nếu dùng như một bộ lọc để gom nhóm các ứng viên cần băm. Nếu có thông tin vị trí thì có thể dùng kèm, và ít nhất sẽ không cần phải băm mọi bức ảnh
    Hơn nữa, trên macOS có lẽ có thể lấy trực tiếp dấu thời gian và thông tin vị trí từ cơ sở dữ liệu sqlite của Photos mà không cần tải gì xuống từ đám mây

• Tôi không biết là có những thuật toán băm vẫn giữ lại được một phần thông tin của ảnh, để khi so sánh các giá trị băm có thể biết được độ tương đồng giữa các bức ảnh. Có vẻ có rất nhiều ứng dụng mà tôi chưa từng nghĩ tới

• Làm sao để có được cái cảm giác thô ráp và lo-fi đó nhỉ?

  • Đó là Floyd-Steinberg dithering với bảng màu 256 màu
    Khi tạo GIF thì bảng màu 256 màu về cơ bản là “miễn phí” đi kèm. Ít nhất là nếu bạn không dùng các kỹ thuật nâng cao như ghép nhiều khung cửa sổ, mỗi cửa sổ có bảng màu cục bộ riêng cho vùng của nó

• Năm 2013, tôi và người bạn đời lúc đó đã đặt 3 chiếc iPod phía sau một tấm gương hai chiều, điều khiển bằng một web app nhỏ, dùng iPad để kích hoạt chụp và hiển thị kết quả, rồi làm thành một buồng chụp ảnh nổi
  Thành phẩm thì không được trau chuốt lắm nhưng quá trình làm rất vui. http://stereogif.me

• Người bị say chuyển động nên cẩn thận khi mở trang này

• Tuyệt thật. Hồi trước từng có một dịch vụ nhận ảnh từ Nintendo 3DS rồi tạo thành GIF động từ hai khung hình camera
  Trên blog của tôi, tôi gọi chúng là “wigglepics”, và nó có một thẩm mỹ khá thú vị

• Tôi nhớ hiệu ứng này từng cực kỳ thịnh hành trên Tumblr và các trang xung quanh vào đầu những năm 2010
  Vì thế mà mấy tiếng vừa rồi tôi cứ chụp ảnh mèo rồi làm GIF