Neuraalne renderdamine on süvaõppes arenev tehnika, mille eesmärk on täiendada klassikalist arvutigraafika konveieri närvivõrkudega.
Neuraalse renderdusalgoritmi jaoks on vaja pilte, mis esindavad sama stseeni erinevaid nurki. Need pildid suunatakse seejärel närvivõrku, et luua mudel, mis suudab väljastada sama stseeni uued nurgad.
Neuraalse renderdamise sära peitub selles, kuidas see suudab täpselt luua üksikasjalikke fotorealistlikke stseene, ilma et peaks tuginema klassikalistele meetoditele, mis võivad olla arvutuslikult nõudlikumad.
Enne närvide renderdamise toimimist sukeldumist tutvume klassikalise renderduse põhitõdedega.
Mis on klassikaline renderdamine?
Kõigepealt mõistame klassikalises renderdamises kasutatavaid tüüpilisi meetodeid.
Klassikaline renderdamine viitab tehnikate kogumile, mida kasutatakse kolmemõõtmelise stseeni 2D-kujutise loomiseks. Klassikaline renderdamine, tuntud ka kui kujutise süntees, kasutab erinevaid algoritme, et simuleerida, kuidas valgus interakteerub erinevat tüüpi objektidega.
Näiteks tahke tellise renderdamiseks on vaja teatud algoritmide komplekti, et määrata kindlaks varju asukoht või see, kui hästi valgustatud on seina kumbki pool. Samamoodi vajavad oma tehnikat ka valgust peegeldavad või murdvad objektid, nagu peegel, läikiv objekt või veekogu.
Klassikalises renderduses on iga vara esindatud hulknurkse võrguga. Varjutusprogramm kasutab seejärel hulknurka sisendina, et määrata, kuidas objekt määratud valgustuse ja nurga juures välja näeb.
Realistlik renderdamine nõuab palju rohkem arvutusvõimsust, kuna meie varadel on lõpuks miljoneid hulknurki, mida sisendina kasutada. Arvutiga loodud väljundi, mis on Hollywoodi kassahittide puhul tavaline, renderdamine võtab tavaliselt nädalaid või isegi kuid ning see võib maksta miljoneid dollareid.
Kiirte jälgimise meetod on eriti kulukas, kuna lõpliku kujutise iga piksel nõuab valgusallika valgusallikast objekti ja kaamerani jõudmise teekonna arvutamist.
Riistvara edusammud on muutnud graafika renderdamise kasutajatele palju kättesaadavamaks. Näiteks paljud uusimad Videomängude võimaldavad kiirjälgitavaid efekte, nagu fotorealistlikud peegeldused ja varjud, kui nende riistvara on oma ülesannete kõrgusel.
Uusimad GPU-d (graafikatöötlusüksused) on ehitatud spetsiaalselt selleks, et aidata CPU-l toime tulla väga keerukate arvutustega, mis on vajalikud fotorealistliku graafika esitamiseks.
Neuraalse renderduse tõus
Neuraalne renderdamine püüab renderdusprobleemi lahendada erineval viisil. Selle asemel, et kasutada algoritme, et simuleerida, kuidas valgus interakteerub objektidega, mis siis, kui looksime mudeli, mis õpib, kuidas stseen peaks teatud nurga alt välja nägema?
Seda võib pidada fotorealistlike stseenide loomise otseteeks. Neuraalse renderdamise puhul ei pea me arvutama, kuidas valgus objektiga suhtleb, vajame lihtsalt piisavalt koolitusandmeid.
See lähenemine võimaldab teadlastel luua keerulistest stseenidest kvaliteetseid renderdusi ilma, et nad peaksid esinema
Mis on närviväljad?
Nagu varem mainitud, kasutavad enamik 3D-renderdusi iga objekti kuju ja tekstuuri andmete salvestamiseks hulknurkseid võrke.
Neuraalväljad aga koguvad populaarsust alternatiivse kolmemõõtmeliste objektide kujutamise meetodina. Erinevalt hulknurksetest võrkudest on närviväljad diferentseeruvad ja pidevad.
Mida me mõtleme, kui ütleme, et närviväljad on diferentseeritavad?
Närvivälja 2D-väljundit saab nüüd treenida fotorealistlikuks, kohandades lihtsalt närvivõrgu kaalu.
Närvivälju kasutades ei pea me enam stseeni renderdamiseks simuleerima valguse füüsikat. Teadmised selle kohta, kuidas lõplik renderdus valgustatakse, on nüüd kaudselt meie raskuste sees Närvivõrgus.
See võimaldab meil luua suhteliselt kiiresti uudseid pilte ja videoid vaid käputäiest fotodest või videomaterjalidest.
Kuidas treenida närvivälja?
Nüüd, kui teame närvivälja toimimise põhitõdesid, vaatame, kuidas teadlased suudavad treenida neuraalset kiirgusvälja või NeRF.
Esiteks peame valima stseeni juhuslikud koordinaadid ja sisestama need närvivõrku. See võrk suudab seejärel toota põllukoguseid.
Toodetud väljakoguseid peetakse proovideks stseeni soovitud rekonstrueerimisdomeenist, mida me tahame luua.
Seejärel peame rekonstrueerima tegelikud 2D-kujutised. Seejärel arvutab algoritm rekonstrueerimisvea. See viga suunab närvivõrgu optimeerima oma võimet stseeni rekonstrueerida.
Neuraalse renderduse rakendused
Romaanvaate süntees
Uudse vaate süntees viitab ülesandele luua kaamera perspektiive uutest vaatenurkadest, kasutades piiratud arvu vaatenurkade andmeid.
Närvirenderdustehnikad püüavad ära arvata kaamera suhtelise asukoha andmestiku iga pildi jaoks ja edastavad need andmed närvivõrku.
Närvivõrk loob seejärel stseeni 3D esituse, kus 3D-ruumi igal punktil on seotud värv ja tihedus.
NeRFide uus rakendamine aastal Google Street View kasutab uudset vaate sünteesi, et võimaldada kasutajatel uurida reaalseid asukohti nii, nagu nad juhiksid videot filmivat kaamerat. See võimaldab turistidel sihtkohti kõikehõlmavalt uurida, enne kui nad otsustavad konkreetsesse kohta reisida.
Fotorealistlikud avatarid
Täiustatud tehnikad närvide renderdamisel võivad samuti sillutada teed realistlikumatele digitaalsetele avataridele. Neid avatare saab seejärel kasutada mitmesugustes rollides, nagu virtuaalsed assistendid või klienditeenindus, või viisina, kuidas kasutajad oma sarnasusi sisestada videomäng või simuleeritud renderdus.
Näiteks paber 2023. aasta märtsis avaldatud artiklis soovitatakse kasutada neuraalseid renderdustehnikaid, et luua pärast mõneminutilist videomaterjali fotorealistlik avatar.
Järeldus
Neuraalne renderdamine on põnev õppevaldkond, mis võib muuta kogu arvutigraafika tööstust.
Tehnoloogia võib vähendada 3D-varade loomise barjääri. Visuaalefektide meeskonnad ei pruugi enam päevi oodata, et mõneminutilise fotorealistliku graafika renderdada.
Tehnoloogia kombineerimine olemasolevate VR- ja AR-rakendustega võib samuti võimaldada arendajatel luua kaasahaaravamaid kogemusi.
Mis on teie arvates närvide renderdamise tõeline potentsiaal?
Jäta vastus