يهدف توضيح الصور إلى إزالة التشويش غير المرغوب فيه الناتج عن التصوير في مشهد ديناميكي. وقد تم تخصيص الكثير من الأبحاث لتحسين أداء التوضيح من خلال تصميم هياكل النماذج. ومع ذلك، هناك قلة من الدراسات المخصصة لتعزيز البيانات في مجال توضيح الصور. وبما أن الحركة المستمرة تسبب تشويشًا أثناء فترة التعرض للصورة، فإننا نسعى إلى تطوير طريقة مبتكرة لتعزيز التشويش، تُنتج صورًا مشوهة متنوعة من خلال محاكاة مسارات الحركة في فضاء مستمر. تُقدّم هذه الورقة طريقة "تعزيز تشويش مبني على التوزيع الضمني" (ID-Blau)، والتي تستخدم صورة واضحة مع خريطة شرط تشويش قابلة للتحكم لإنتاج صورة مشوهة مطابقة. نُمَثّل أنماط التشويش في الصورة المشوهة من خلال توجيهاتها وقيمها كخريطة شرط تشويش على مستوى كل بكسل، بهدف محاكاة مسارات الحركة وتمثيلها ضمن فضاء مستمر بشكل ضمني. وباستخدام عينات متنوعة من شروط التشويش، يمكن لـ ID-Blau إنتاج صور مشوهة متنوعة لم تُرَ في مجموعة التدريب. وتُظهر النتائج التجريبية أن ID-Blau قادرة على إنتاج صور مشوهة واقعية لاستخدامها في التدريب، مما يؤدي إلى تحسين كبير في أداء نماذج توضيح الصور الرائدة. يمكن الوصول إلى الشفرة المصدرية عبر الرابط: https://github.com/plusgood-steven/ID-Blau.