Neyro rendering, neyron şəbəkələri ilə kompüter qrafikasının klassik boru xəttini genişləndirmək məqsədi daşıyan dərin öyrənmədə yeni yaranan bir texnikadır.
Bir neyron göstərmə alqoritmi eyni səhnənin müxtəlif bucaqlarını təmsil edən bir sıra şəkillər tələb edəcəkdir. Bu şəkillər daha sonra eyni səhnənin yeni bucaqlarını çıxara bilən bir model yaratmaq üçün neyron şəbəkəsinə veriləcək.
Neyral renderin arxasındakı parlaqlıq, hesablama baxımından daha çox tələbkar ola biləcək klassik metodlara etibar etmədən ətraflı fotorealist səhnələri necə dəqiq şəkildə yenidən yarada bilməsindədir.
Neyral göstərmənin necə işlədiyinə başlamazdan əvvəl klassik renderin əsaslarını nəzərdən keçirək.
Klassik Rendering nədir?
Əvvəlcə klassik renderdə istifadə olunan tipik üsulları anlayaq.
Klassik render üçölçülü səhnənin 2D görüntüsünü yaratmaq üçün istifadə olunan texnikalar toplusuna aiddir. Şəkil sintezi kimi də tanınan klassik göstərmə işığın müxtəlif növ obyektlərlə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu simulyasiya etmək üçün müxtəlif alqoritmlərdən istifadə edir.
Məsələn, möhkəm bir kərpicin işlənməsi kölgənin mövqeyini və ya divarın hər iki tərəfinin nə qədər yaxşı işıqlandırılacağını müəyyən etmək üçün xüsusi alqoritmlər dəsti tələb edəcəkdir. Eynilə, güzgü, parlaq obyekt və ya su obyekti kimi işığı əks etdirən və ya sındıran cisimlər də öz texnikalarını tələb edəcəklər.
Klassik renderinqdə hər bir aktiv çoxbucaqlı şəbəkə ilə təmsil olunur. Şeyder proqramı daha sonra göstərilən işıqlandırma və bucaq nəzərə alınmaqla obyektin necə görünəcəyini müəyyən etmək üçün çoxbucaqlıdan giriş kimi istifadə edəcək.
Realistik göstərmə daha çox hesablama gücü tələb edəcək, çünki aktivlərimizdə giriş kimi istifadə etmək üçün milyonlarla çoxbucaqlılar var. Hollivud blokbasterlərində ümumi olan kompüter tərəfindən yaradılan məhsulun nümayişi adətən həftələr və hətta aylar çəkir və milyonlarla dollara başa gələ bilər.
Şüa izləmə yanaşması xüsusilə baha başa gəlir, çünki son görüntüdəki hər bir piksel işığın işıq mənbəyindən obyektə və kameraya keçdiyi yolun hesablanmasını tələb edir.
Aparatdakı irəliləyişlər qrafiklərin göstərilməsini istifadəçilər üçün daha əlçatan etdi. Məsələn, ən son bir çox video oyun onların aparatları tapşırığın öhdəsindən gəldiyi müddətcə fotorealistik əkslər və kölgələr kimi şüa izləmə effektlərinə icazə verin.
Ən son GPU-lar (qrafik emal qurğuları) fotoreal qrafikaları göstərmək üçün tələb olunan yüksək mürəkkəb hesablamaları yerinə yetirmək üçün CPU-ya kömək etmək üçün xüsusi olaraq qurulmuşdur.
Neyral Renderinqin yüksəlişi
Neyral göstərmə göstərmə problemini fərqli şəkildə həll etməyə çalışır. İşığın obyektlərlə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu simulyasiya etmək üçün alqoritmlərdən istifadə etmək əvəzinə, səhnənin müəyyən bucaqdan necə görünməsi lazım olduğunu öyrənən bir model yaratsaq nə olacaq?
Siz bunu fotoreal səhnələr yaratmaq üçün qısa yol kimi düşünə bilərsiniz. Sinir renderində işığın obyektlə necə qarşılıqlı təsir göstərdiyini hesablamağa ehtiyac yoxdur, sadəcə olaraq kifayət qədər təlim məlumatlarına ehtiyacımız var.
Bu yanaşma tədqiqatçılara ifa etmədən mürəkkəb səhnələrin yüksək keyfiyyətli renderlərini yaratmağa imkan verir
Sinir sahələri nədir?
Daha əvvəl qeyd edildiyi kimi, əksər 3D renderlər hər bir obyektin forması və teksturasına dair məlumatları saxlamaq üçün çoxbucaqlı şəbəkələrdən istifadə edir.
Bununla belə, neyron sahələr üçölçülü obyektləri təqdim etmək üçün alternativ üsul kimi populyarlıq qazanır. Çoxbucaqlı meshlərdən fərqli olaraq, sinir sahələri diferensiallaşır və davamlıdır.
Sinir sahələrinin diferensiallaşdığını deyəndə nəyi nəzərdə tuturuq?
Neyron sahəsindən 2D çıxışı indi sadəcə neyron şəbəkəsinin çəkilərini tənzimləməklə fotorealist olmaq üçün öyrədilə bilər.
Sinir sahələrindən istifadə edərək, səhnəni göstərmək üçün işığın fizikasını simulyasiya etməyə artıq ehtiyac yoxdur. Son renderin necə yandırılacağına dair məlumat indi bizim çəkilərimizin içərisində gizli saxlanılır neyron şəbəkə.
Bu, bizə bir neçə foto və ya video görüntüdən nisbətən tez yeni şəkillər və videolar yaratmağa imkan verir.
Sinir sahəsini necə məşq etmək olar?
İndi bir neyron sahəsinin necə işlədiyinin əsaslarını bildiyimizə görə, gəlin tədqiqatçıların neyron şüalanma sahəsini necə məşq edə bildiyinə nəzər salaq. NeRF.
Birincisi, biz səhnənin təsadüfi koordinatlarını seçməli və onları neyron şəbəkəsinə qidalandırmalıyıq. Bu şəbəkə daha sonra sahə miqdarlarını istehsal edə biləcək.
İstehsal olunan sahə kəmiyyətləri yaratmaq istədiyimiz səhnənin istənilən rekonstruksiya sahəsindən nümunələr hesab olunur.
Daha sonra yenidən qurulmasını faktiki 2D şəkillərə uyğunlaşdırmalıyıq. Sonra alqoritm yenidənqurma xətasını hesablayacaq. Bu səhv neyron şəbəkəni səhnəni yenidən qurmaq qabiliyyətini optimallaşdırmağa yönəldəcək.
Neyro Rendering Tətbiqləri
Roman Görünüşü Sintezi
Yeni görünüş sintezi məhdud sayda perspektivlərdən məlumatlardan istifadə edərək yeni bucaqlardan kamera perspektivləri yaratmaq vəzifəsinə aiddir.
Neyron göstərmə üsulları verilənlər bazasındakı hər bir görüntü üçün kameranın nisbi mövqeyini təxmin etməyə və həmin məlumatları neyron şəbəkəsinə ötürməyə çalışır.
Bundan sonra neyron şəbəkəsi 3D məkanındakı hər bir nöqtənin əlaqəli rəng və sıxlığa malik olduğu səhnənin 3D təsvirini yaradacaq.
NeRF-lərin yeni tətbiqi Google Street View istifadəçilərə sanki video çəkən kameranı idarə edirmiş kimi real dünya yerlərini araşdırmaq imkanı vermək üçün yeni görünüş sintezindən istifadə edir. Bu, turistlərə müəyyən bir yerə səyahət etmək qərarına gəlməzdən əvvəl istiqamətləri immersiv şəkildə araşdırmağa imkan verir.
Fotoreal avatarlar
Sinir renderində qabaqcıl üsullar da daha real rəqəmsal avatarlar üçün yol aça bilər. Bu avatarlar daha sonra virtual köməkçilər və ya müştəri xidməti kimi müxtəlif rollar üçün və ya istifadəçilərin öz oxşarlıqlarını daxil etmək üçün istifadə edilə bilər. video oyun və ya simulyasiya edilmiş render.
Misal üçün, kağız 2023-cü ilin martında nəşr olunan bir neçə dəqiqəlik video çəkilişdən sonra foto-realistik avatar yaratmaq üçün neyron göstərmə üsullarından istifadə etməyi təklif edir.
Nəticə
Neyral render bütün kompüter qrafikası sənayesini dəyişdirmək potensialına malik olan maraqlı bir iş sahəsidir.
Texnologiya 3D aktivlərinin yaradılması üçün giriş maneəsini azalda bilər. Vizual effektlər qrupları artıq bir neçə dəqiqəlik foto-real qrafika göstərmək üçün günlərlə gözləməli olmayacaq.
Texnologiyanın mövcud VR və AR tətbiqləri ilə birləşdirilməsi həm də tərtibatçılara daha təsirli təcrübələr yaratmağa imkan verə bilər.
Neyron renderinq üçün əsl potensialın nə olduğunu düşünürsünüz?
Cavab yaz