Застосування нейромережі Stable Diffusion для візуалізації злочинних сцен та моделювання кримінальних подій

Abstract

Дослідження присвячене аналізу можливостей застосування нейромережі Stable Diffusion для візуалізації злочинних сцен та моделювання кримінальних подій. Завдяки здатності моделі генерувати високоякісні та реалістичні зображення на основі текстових описів чи інших вихідних даних, вона відкриває нові горизонти для криміналістичних розслідувань. Зокрема, Stable Diffusion дозволяє створювати точні візуалізації місця злочину, відтворюючи події до, під час і після скоєння злочину. Такий підхід сприяє покращенню аналізу місць злочину, більш ефективному плануванню слідчих дій і гіпотетичному моделюванню можливих сценаріїв розвитку подій.Однією з унікальних особливостей нейромережі є можливість реконструкції сцен за текстовими описами, що особливо корисно в судовій та слідчій практиці для представлення доказової бази та візуалізації злочинних подій присяжним. Модель також дозволяє використовувати інте рактивні інструменти для вивчення злочинних сцен у різних вимірах, що підвищує точність і ефективність криміналістичних розслідувань.У статті детально розглянуто технічні можливості Stable Diffusion, включно з етапами гене-рації зображень, від випадкового шуму до повноцінної візуалізації. Проаналізовано можливості інтеграції нейромережі з системами віртуальної реальності (VR) та програмами для 3D-моделювання, що відкриває нові перспективи у створенні повноцінних віртуальних реконструкцій місць злочину. Водночас обговорюються основні виклики та обмеження, зокрема потреба у високій обчислювальній потужності, юридичному обґрунтуванні та забезпеченні конфіденційності даних. Розвиток технологій машинного навчання робить Stable Diffusion перспективним інструментом для покращення розслідувань і навчання криміналістів.Також у роботі наведено приклади інтерактивної роботи з віртуальними сценами, коли слідчі можуть змінювати параметри моделі для кращого розуміння подій. Це дає змогу всебічно проаналізувати місце злочину, зокрема з урахуванням різних змінних, таких як кут огляду, зміна освітлення чи іншої пори року, що значно покращує процес ухвалення рішень під час слідчих дій.

The study is devoted to the analysis of the possibilities of using the Stable Diffusion neural network for visualizing crime scenes and modeling criminal events. Thanks to the model’s ability to generate high-quality and realistic images based on textual descriptions or other raw data, it opens new horizons for forensic investigations. In particular, Stable Diffusion allows you to create accurate crime scene visualizations, recreating the events before, during, and after a crime is committed. This approach contributes to the improvement of the analysis of crime scenes, more effective planning of investigative actions and hypothetical modeling of possible scenarios of the development of events.One of the unique features of the neural network is the possibility of reconstructing scenes based on textual descriptions, which is especially useful in judicial and investigative practice for presenting the evidence base and visualizing criminal events to jurors. The model also allows the use of interactive tools for studying crime scenes in different dimensions, which increases the accuracy and efficiency of forensic investigations.The article discusses in detail the technical possibilities of Stable Diffusion, including the stages of image generation, from random noise to full-fledged visualization. The possibilities of integrating a neural network with virtual reality (VR) systems and 3D modeling programs are analyzed, which opens up new perspectives in creating full-fledged virtual reconstructions of crime scenes. At the same time, the main challenges and limitations are discussed, including the need for high computing power, legal justification, and ensuring data privacy. Advances in machine learning technologies make Stable Diffusion a promising tool for improving forensics investigations and training.The paper also provides examples of interactive work with virtual scenes, when investigators can change model parameters for a better understanding of events. This allows for a comprehensive analysis of the crime scene, including taking into account various variables, such as viewing angle, changing lighting or other seasons, which significantly improves the decision-making process during investigative activities.