নিউরাল রেন্ডারিং হল গভীর শিক্ষার একটি উদীয়মান কৌশল যার লক্ষ্য হল নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কম্পিউটার গ্রাফিক্সের ক্লাসিক্যাল পাইপলাইন বাড়ানো।
একটি নিউরাল রেন্ডারিং অ্যালগরিদমের জন্য একই দৃশ্যের বিভিন্ন কোণ প্রতিনিধিত্বকারী চিত্রগুলির একটি সেট প্রয়োজন। এই চিত্রগুলিকে তারপর একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে খাওয়ানো হবে একটি মডেল তৈরি করতে যা একই দৃশ্যের নতুন কোণ আউটপুট করতে পারে।
নিউরাল রেন্ডারিং এর পিছনে উজ্জ্বলতা নিহিত যে এটি কীভাবে সঠিকভাবে ক্লাসিক্যাল পদ্ধতির উপর নির্ভর না করে বিশদ ফটোরিয়ালিস্টিক দৃশ্যগুলি পুনরায় তৈরি করতে পারে যা আরও গণনাগতভাবে দাবি করতে পারে।
নিউরাল রেন্ডারিং কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে ডাইভ করার আগে, আসুন ক্লাসিক্যাল রেন্ডারিংয়ের মূল বিষয়গুলি নিয়ে যাই।
ক্লাসিক্যাল রেন্ডারিং কি?
আসুন প্রথমে ধ্রুপদী রেন্ডারিং-এ ব্যবহৃত সাধারণ পদ্ধতিগুলি বুঝি।
ক্লাসিক্যাল রেন্ডারিং বলতে বোঝায় ত্রিমাত্রিক দৃশ্যের 2D চিত্র তৈরি করতে ব্যবহৃত কৌশলগুলির সেট। ইমেজ সংশ্লেষণ নামেও পরিচিত, ধ্রুপদী রেন্ডারিং বিভিন্ন ধরণের বস্তুর সাথে আলো কীভাবে মিথস্ক্রিয়া করে তা অনুকরণ করতে বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি শক্ত ইট রেন্ডার করার জন্য ছায়ার অবস্থান নির্ধারণ করতে বা প্রাচীরের উভয় পাশে কতটা ভালভাবে আলোকিত হবে তা নির্ধারণ করতে একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদমের প্রয়োজন হবে। একইভাবে, যে বস্তুগুলি আলোকে প্রতিফলিত বা প্রতিসরণ করে, যেমন একটি আয়না, একটি চকচকে বস্তু বা জলের দেহ, তাদের নিজস্ব কৌশলও প্রয়োজন হবে।
ক্লাসিক্যাল রেন্ডারিং-এ, প্রতিটি সম্পদকে বহুভুজ জাল দিয়ে উপস্থাপন করা হয়। একটি shader প্রোগ্রাম তারপর নির্দিষ্ট আলো এবং কোণ দেওয়া বস্তুর দেখতে কেমন হবে তা নির্ধারণ করতে ইনপুট হিসাবে বহুভুজ ব্যবহার করবে।
বাস্তবসম্মত রেন্ডারিং এর জন্য অনেক বেশি গণনা শক্তির প্রয়োজন হবে যেহেতু আমাদের সম্পদের শেষ লক্ষ লক্ষ বহুভুজ ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করার জন্য রয়েছে। হলিউড ব্লকবাস্টারে সাধারণ কম্পিউটার-জেনারেটেড আউটপুট রেন্ডার হতে কয়েক সপ্তাহ বা এমনকি মাসও লাগে এবং এর জন্য কয়েক মিলিয়ন ডলার খরচ হতে পারে।
রে ট্রেসিং পদ্ধতিটি বিশেষভাবে ব্যয়বহুল কারণ চূড়ান্ত চিত্রের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য আলোর উৎস থেকে বস্তু এবং ক্যামেরায় আলোর পথের একটি গণনা প্রয়োজন।
হার্ডওয়্যারের অগ্রগতি ব্যবহারকারীদের জন্য গ্রাফিক্স রেন্ডারিংকে অনেক বেশি অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলেছে। যেমন সাম্প্রতিক অনেক ভিডিও গেমস যতক্ষণ পর্যন্ত তাদের হার্ডওয়্যার টাস্কের উপর নির্ভর করে ততক্ষণ রশ্মি-অনুসৃত প্রভাব যেমন ফটো-বাস্তববাদী প্রতিফলন এবং ছায়াকে অনুমতি দেয়।
সাম্প্রতিক GPUs (গ্রাফিক প্রসেসিং ইউনিট) বিশেষভাবে CPU-কে ফটো-বাস্তববাদী গ্রাফিক্স রেন্ডার করার জন্য প্রয়োজনীয় অত্যন্ত জটিল গণনা পরিচালনা করতে সাহায্য করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
নিউরাল রেন্ডারিং এর উত্থান
নিউরাল রেন্ডারিং একটি ভিন্ন উপায়ে রেন্ডারিং সমস্যা মোকাবেলা করার চেষ্টা করে। আলো কীভাবে বস্তুর সাথে মিথস্ক্রিয়া করে তা অনুকরণ করার জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করার পরিবর্তে, আমরা যদি এমন একটি মডেল তৈরি করি যা শিখতে পারে যে একটি দৃশ্য একটি নির্দিষ্ট কোণ থেকে কেমন হওয়া উচিত?
আপনি এটিকে ফটোরিয়ালিস্টিক দৃশ্য তৈরি করার শর্টকাট হিসেবে ভাবতে পারেন। নিউরাল রেন্ডারিং এর সাথে, আলো কোন বস্তুর সাথে কিভাবে মিথস্ক্রিয়া করে তা গণনা করার দরকার নেই, আমাদের শুধু পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণের ডেটা দরকার।
এই পদ্ধতির সাহায্যে গবেষকরা পারফর্ম না করেই জটিল দৃশ্যের উচ্চ মানের রেন্ডার তৈরি করতে পারবেন
নিউরাল ক্ষেত্র কি?
পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, বেশিরভাগ 3D রেন্ডার প্রতিটি বস্তুর আকার এবং টেক্সচারের ডেটা সংরক্ষণ করতে বহুভুজ জাল ব্যবহার করে।
যাইহোক, নিউরাল ক্ষেত্রগুলি ত্রিমাত্রিক বস্তুর প্রতিনিধিত্ব করার বিকল্প পদ্ধতি হিসাবে জনপ্রিয়তা অর্জন করছে। বহুভুজ জালের বিপরীতে, নিউরাল ক্ষেত্রগুলি পার্থক্যযোগ্য এবং অবিচ্ছিন্ন।
আমরা যখন বলি নিউরাল ফিল্ড ডিফারেনশিয়াবল তখন আমরা কী বুঝি?
একটি নিউরাল ক্ষেত্র থেকে একটি 2D আউটপুট এখন কেবলমাত্র নিউরাল নেটওয়ার্কের ওজন সামঞ্জস্য করে ফটোরিয়ালিস্টিক হওয়ার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
নিউরাল ক্ষেত্র ব্যবহার করে, দৃশ্য রেন্ডার করার জন্য আমাদের আর আলোর পদার্থবিদ্যা অনুকরণ করতে হবে না। কিভাবে চূড়ান্ত রেন্ডার আলোকিত করা হবে জ্ঞান এখন আমাদের ওজনের ভিতরে অন্তর্নিহিতভাবে সংরক্ষণ করা হয় স্নায়বিক নেটওয়ার্ক.
এটি আমাদেরকে অল্প কিছু ফটো বা ভিডিও ফুটেজ থেকে তুলনামূলকভাবে দ্রুত নতুন ছবি এবং ভিডিও তৈরি করতে দেয়।
কিভাবে একটি নিউরাল ক্ষেত্র প্রশিক্ষণ?
এখন যেহেতু আমরা একটি নিউরাল ক্ষেত্র কিভাবে কাজ করে তার মূল বিষয়গুলি জানি, আসুন দেখে নেওয়া যাক কিভাবে গবেষকরা একটি নিউরাল রেডিয়েন্স ফিল্ডকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম হয় বা এনআরএফ.
প্রথমত, আমাদের একটি দৃশ্যের এলোমেলো স্থানাঙ্কের নমুনা নিতে হবে এবং তাদের একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে খাওয়াতে হবে। এই নেটওয়ার্ক তারপর ক্ষেত্রের পরিমাণ উত্পাদন করতে সক্ষম হবে.
আমরা যে দৃশ্যটি তৈরি করতে চাই তার কাঙ্ক্ষিত পুনর্গঠন ডোমেন থেকে উত্পাদিত ক্ষেত্রের পরিমাণগুলিকে নমুনা হিসাবে বিবেচনা করা হয়।
তারপরে আমাদের প্রকৃত 2D চিত্রগুলিতে পুনর্গঠনটি ম্যাপ করতে হবে। একটি অ্যালগরিদম তারপর পুনর্গঠন ত্রুটি গণনা করবে। এই ত্রুটি দৃশ্যটি পুনর্গঠন করার ক্ষমতাকে অপ্টিমাইজ করতে নিউরাল নেটওয়ার্ককে গাইড করবে।
নিউরাল রেন্ডারিং এর অ্যাপ্লিকেশন
নভেল ভিউ সংশ্লেষণ
নভেল ভিউ সংশ্লেষণ বলতে সীমিত সংখ্যক দৃষ্টিকোণ থেকে ডেটা ব্যবহার করে নতুন কোণ থেকে ক্যামেরার দৃষ্টিকোণ তৈরি করার কাজকে বোঝায়।
নিউরাল রেন্ডারিং কৌশলগুলি ডেটাসেটের প্রতিটি ছবির জন্য ক্যামেরার আপেক্ষিক অবস্থান অনুমান করার চেষ্টা করে এবং সেই ডেটাটিকে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে ফিড করে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক তারপর দৃশ্যটির একটি 3D উপস্থাপনা তৈরি করবে যেখানে 3D স্থানের প্রতিটি বিন্দুর একটি যুক্ত রঙ এবং ঘনত্ব রয়েছে।
মধ্যে NeRF-এর একটি নতুন বাস্তবায়ন গুগল স্ট্রিট ভিউ ব্যবহারকারীদের বাস্তব-বিশ্বের অবস্থানগুলিকে অন্বেষণ করার অনুমতি দেওয়ার জন্য অভিনব ভিউ সংশ্লেষণ ব্যবহার করে যেন তারা একটি ভিডিও গ্রহণকারী ক্যামেরা নিয়ন্ত্রণ করছে। এটি পর্যটকদের একটি নির্দিষ্ট সাইটে ভ্রমণ করার সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে একটি নিমজ্জিত উপায়ে গন্তব্যগুলি অন্বেষণ করতে দেয়৷
ফটো-বাস্তববাদী অবতার
নিউরাল রেন্ডারিংয়ের উন্নত কৌশলগুলি আরও বাস্তবসম্মত ডিজিটাল অবতারগুলির জন্য পথ প্রশস্ত করতে পারে। এই অবতারগুলি তারপরে বিভিন্ন ভূমিকা যেমন ভার্চুয়াল সহকারী বা গ্রাহক পরিষেবার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, বা ব্যবহারকারীদের জন্য একটি উপায়ে তাদের অনুরূপ সন্নিবেশ করার উপায় হিসাবে ভিডিও গেম বা সিমুলেটেড রেন্ডার।
উদাহরণস্বরূপ, একটি কাগজ 2023 সালের মার্চ মাসে প্রকাশিত ভিডিও ফুটেজের কয়েক মিনিটের পরে একটি ফটো-বাস্তববাদী অবতার তৈরি করতে নিউরাল রেন্ডারিং কৌশল ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়।
উপসংহার
নিউরাল রেন্ডারিং অধ্যয়নের একটি উত্তেজনাপূর্ণ ক্ষেত্র যা সমগ্র কম্পিউটার গ্রাফিক্স শিল্পকে পরিবর্তন করার সম্ভাবনা রাখে।
প্রযুক্তিটি 3D সম্পদ তৈরির জন্য প্রবেশের বাধা কমিয়ে দিতে পারে। কয়েক মিনিটের ফটো-বাস্তব গ্রাফিক্স রেন্ডার করার জন্য ভিজ্যুয়াল এফেক্ট দলগুলিকে আর দিন অপেক্ষা করতে হবে না।
বিদ্যমান VR এবং AR অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে প্রযুক্তির সমন্বয় ডেভেলপারদের আরও নিমগ্ন অভিজ্ঞতা তৈরি করতে দেয়।
আপনি কি মনে করেন স্নায়ু রেন্ডারিং জন্য প্রকৃত সম্ভাব্য?
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন