想要让人工智能图像识别能够获得最多的带噪音的视频或动图，就需要研究如何仿真噪音。

最常用的，还是使用胶带，内随机附着一定程度的灰尘，头发碎屑，然后用两个胶带胶着面重合的方式，让胶布对外不具备粘性。

通过履带一样的方式，让这些人造噪音胶带，在镜头之前进行扰动，从而让人工智能能够获得带噪音的视频。

还有一种方式，就是拍摄带密集灯光的鱼的照片，也就是采用水面的反射，以不规则造浪的方式，让水的不规则透射光和反射光，生成各种图像识别噪音，从而能够设计出相对应的噪音应对程序代码，这种方式，相对于之前的方式，随机性，不重复性，成本也更低。

还有简单粗暴一点的方案，就是设计中空的玻璃，里面流过带漂浮物的液体，从而实现视频噪音，而且可以安排多层中空玻璃，实现不同流向的视频噪音。

想要研究视频噪音，先要能够批量制造视频噪音。

想要研究反病毒，先要有足够多的病毒库。

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