ન્યુરલ રેન્ડરીંગ એ ઊંડા શિક્ષણમાં ઉભરતી તકનીક છે જેનો હેતુ ન્યુરલ નેટવર્ક સાથે કમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સની ક્લાસિકલ પાઇપલાઇનને વધારવાનો છે.
ન્યુરલ રેન્ડરીંગ એલ્ગોરિધમને સમાન દ્રશ્યના વિવિધ ખૂણાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી છબીઓના સમૂહની જરૂર પડશે. આ છબીઓને પછી એક મોડેલ બનાવવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કમાં ફીડ કરવામાં આવશે જે સમાન દ્રશ્યના નવા ખૂણાઓને આઉટપુટ કરી શકે.
ન્યુરલ રેન્ડરીંગ પાછળની દીપ્તિ એ છે કે તે શાસ્ત્રીય પદ્ધતિઓ પર આધાર રાખ્યા વિના વિગતવાર ફોટોરિયલિસ્ટિક દ્રશ્યો કેવી રીતે સચોટ રીતે ફરીથી બનાવી શકે છે જે વધુ ગણતરીની રીતે માંગ કરી શકે છે.
ન્યુરલ રેન્ડરિંગ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે વિશે ડાઇવ કરતા પહેલા, ચાલો ક્લાસિકલ રેન્ડરિંગની મૂળભૂત બાબતો પર જઈએ.
ક્લાસિકલ રેન્ડરિંગ શું છે?
ચાલો સૌ પ્રથમ ક્લાસિકલ રેન્ડરીંગમાં વપરાતી લાક્ષણિક પદ્ધતિઓ સમજીએ.
ક્લાસિકલ રેન્ડરીંગ એ ત્રિ-પરિમાણીય દ્રશ્યની 2D છબી બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી તકનીકોના સમૂહનો સંદર્ભ આપે છે. ઇમેજ સિન્થેસિસ તરીકે પણ ઓળખાય છે, ક્લાસિકલ રેન્ડરિંગ વિવિધ પ્રકારના ઑબ્જેક્ટ્સ સાથે પ્રકાશ કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તેનું અનુકરણ કરવા માટે વિવિધ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, નક્કર ઈંટને રેન્ડર કરવા માટે પડછાયાની સ્થિતિ અથવા દિવાલની બંને બાજુ કેટલી સારી રીતે પ્રકાશિત થશે તે નક્કી કરવા માટે ચોક્કસ અલ્ગોરિધમ્સની જરૂર પડશે. તેવી જ રીતે, અરીસો, ચળકતી વસ્તુ અથવા પાણીનું શરીર જેવા પ્રકાશને પ્રતિબિંબિત અથવા પ્રતિબિંબિત કરતી વસ્તુઓને પણ તેમની પોતાની તકનીકોની જરૂર પડશે.
ક્લાસિકલ રેન્ડરીંગમાં, દરેક એસેટને બહુકોણ મેશ વડે દર્શાવવામાં આવે છે. શેડર પ્રોગ્રામ પછી નિર્દિષ્ટ લાઇટિંગ અને કોણને જોતાં ઑબ્જેક્ટ કેવો દેખાશે તે નક્કી કરવા માટે ઇનપુટ તરીકે બહુકોણનો ઉપયોગ કરશે.
વાસ્તવવાદી રેન્ડરીંગને ઘણી વધુ ગણતરી શક્તિની જરૂર પડશે કારણ કે અમારી સંપત્તિમાં ઇનપુટ તરીકે ઉપયોગ કરવા માટે લાખો બહુકોણ હોય છે. હોલીવુડ બ્લોકબસ્ટર્સમાં સામાન્ય રીતે કોમ્પ્યુટર જનરેટેડ આઉટપુટ રેન્ડર કરવામાં અઠવાડિયા કે મહિનાઓ પણ લે છે અને તેની કિંમત લાખો ડોલર થઈ શકે છે.
રે ટ્રેસીંગ એપ્રોચ ખાસ કરીને મોંઘો છે કારણ કે અંતિમ ઈમેજના દરેક પિક્સેલ માટે પ્રકાશ સ્ત્રોતથી ઑબ્જેક્ટ અને કૅમેરામાં લઈ જવાના પાથની ગણતરી જરૂરી છે.
હાર્ડવેરની પ્રગતિએ વપરાશકર્તાઓ માટે ગ્રાફિક્સ રેન્ડરિંગને વધુ સુલભ બનાવ્યું છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઘણા નવીનતમ વિડિઓ ગેમ્સ જ્યાં સુધી તેમના હાર્ડવેર કાર્ય પર છે ત્યાં સુધી ફોટો-રિયાલિસ્ટિક રિફ્લેક્શન્સ અને શેડોઝ જેવી રે-ટ્રેસ્ડ ઇફેક્ટ્સને મંજૂરી આપો.
નવીનતમ GPU (ગ્રાફિક પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ) ખાસ કરીને CPU ને ફોટો-રિયાલિસ્ટિક ગ્રાફિક્સ રેન્ડર કરવા માટે જરૂરી અત્યંત જટિલ ગણતરીઓને હેન્ડલ કરવામાં મદદ કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યા છે.
ન્યુરલ રેન્ડરીંગનો ઉદય
ન્યુરલ રેન્ડરીંગ રેન્ડરીંગ સમસ્યાને અલગ રીતે હલ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. પ્રકાશ પદાર્થો સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તેનું અનુકરણ કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરવાને બદલે, જો આપણે એક મોડેલ બનાવ્યું હોય જે શીખે કે ચોક્કસ ખૂણાથી દ્રશ્ય કેવી રીતે દેખાવું જોઈએ?
તમે તેને ફોટોરિયલિસ્ટિક દ્રશ્યો બનાવવાના શોર્ટકટ તરીકે વિચારી શકો છો. ન્યુરલ રેન્ડરીંગ સાથે, અમારે એ ગણતરી કરવાની જરૂર નથી કે પ્રકાશ ઑબ્જેક્ટ સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે, અમને ફક્ત પૂરતા તાલીમ ડેટાની જરૂર છે.
આ અભિગમ સંશોધકોને પ્રદર્શન કર્યા વિના જટિલ દ્રશ્યોના ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા રેન્ડર બનાવવાની મંજૂરી આપે છે
ન્યુરલ ક્ષેત્રો શું છે?
અગાઉ સૂચવ્યા મુજબ, મોટાભાગના 3D રેન્ડર દરેક ઑબ્જેક્ટના આકાર અને ટેક્સચર પર ડેટા સ્ટોર કરવા માટે બહુકોણ મેશનો ઉપયોગ કરે છે.
જો કે, ત્રિ-પરિમાણીય પદાર્થોનું પ્રતિનિધિત્વ કરવાની વૈકલ્પિક પદ્ધતિ તરીકે ન્યુરલ ફીલ્ડ લોકપ્રિયતા મેળવી રહ્યાં છે. બહુકોણ મેશથી વિપરીત, ન્યુરલ ફીલ્ડ અલગ અને સતત હોય છે.
જ્યારે આપણે કહીએ છીએ કે ન્યુરલ ફિલ્ડ ડિફરન્સિએબલ છે ત્યારે અમારો અર્થ શું છે?
ન્યુરલ ફિલ્ડમાંથી 2D આઉટપુટ હવે માત્ર ન્યુરલ નેટવર્કના વજનને સમાયોજિત કરીને ફોટોરિયલિસ્ટિક બનવા માટે તાલીમ આપી શકાય છે.
ન્યુરલ ફીલ્ડનો ઉપયોગ કરીને, આપણે હવે કોઈ દ્રશ્યને રેન્ડર કરવા માટે પ્રકાશના ભૌતિકશાસ્ત્રનું અનુકરણ કરવાની જરૂર નથી. અંતિમ રેન્ડર કેવી રીતે પ્રગટાવવામાં આવશે તે જ્ઞાન હવે અમારા વજનમાં ગર્ભિત રીતે સંગ્રહિત છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક.
આ અમને માત્ર થોડાક ફોટા અથવા વિડિયો ફૂટેજમાંથી પ્રમાણમાં ઝડપથી નવલકથા છબીઓ અને વિડિયો બનાવવાની મંજૂરી આપે છે.
ન્યુરલ ફીલ્ડને કેવી રીતે તાલીમ આપવી?
હવે જ્યારે આપણે ન્યુરલ ફિલ્ડ કેવી રીતે કામ કરે છે તેની મૂળભૂત બાબતો જાણીએ છીએ, ચાલો એક નજર કરીએ કે સંશોધકો ન્યુરલ રેડિયન્સ ફિલ્ડને કેવી રીતે તાલીમ આપી શકે છે અથવા NeRF.
પ્રથમ, અમારે કોઈ દ્રશ્યના રેન્ડમ કોઓર્ડિનેટ્સનો નમૂનો લેવાની અને તેમને ન્યુરલ નેટવર્કમાં ફીડ કરવાની જરૂર પડશે. આ નેટવર્ક પછી ફીલ્ડ જથ્થાઓનું ઉત્પાદન કરી શકશે.
ઉત્પાદિત ફીલ્ડ જથ્થાને અમે જે દ્રશ્ય બનાવવા માંગીએ છીએ તેના ઇચ્છિત પુનર્નિર્માણ ડોમેનમાંથી નમૂનાઓ ગણવામાં આવે છે.
અમે પછી રીકન્સ્ટ્રક્શનને વાસ્તવિક 2D ઈમેજીસ પર મેપ કરવાની જરૂર પડશે. એક અલ્ગોરિધમ પછી પુનર્નિર્માણ ભૂલની ગણતરી કરશે. આ ભૂલ ન્યુરલ નેટવર્કને દ્રશ્ય પુનઃનિર્માણ કરવાની તેની ક્ષમતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે માર્ગદર્શન આપશે.
ન્યુરલ રેન્ડરીંગની એપ્લિકેશન
નોવેલ વ્યુ સિન્થેસિસ
નવલકથા દૃશ્ય સંશ્લેષણ એ મર્યાદિત સંખ્યામાં પરિપ્રેક્ષ્યમાંથી ડેટાનો ઉપયોગ કરીને નવા ખૂણાઓથી કેમેરા પરિપ્રેક્ષ્ય બનાવવાના કાર્યનો સંદર્ભ આપે છે.
ન્યુરલ રેન્ડરીંગ તકનીકો ડેટાસેટમાં દરેક છબી માટે કેમેરાની સંબંધિત સ્થિતિનો અનુમાન લગાવવાનો પ્રયાસ કરે છે અને તે ડેટાને ન્યુરલ નેટવર્કમાં ફીડ કરે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક પછી દ્રશ્યનું 3D પ્રતિનિધિત્વ બનાવશે જ્યાં 3D સ્પેસમાં દરેક બિંદુ સાથે સંકળાયેલ રંગ અને ઘનતા હોય છે.
માં NeRF નું નવું અમલીકરણ ગુગલ સ્ટ્રીટ વ્યૂ વપરાશકર્તાઓને વાસ્તવિક-વિશ્વના સ્થાનોનું અન્વેષણ કરવાની મંજૂરી આપવા માટે નોવેલ વ્યૂ સિન્થેસિસનો ઉપયોગ કરે છે, જાણે કે તેઓ કોઈ વિડિયો લઈ રહેલા કૅમેરાને નિયંત્રિત કરી રહ્યાં હોય. આ પ્રવાસીઓને ચોક્કસ સાઇટ પર મુસાફરી કરવાનું નક્કી કરતાં પહેલાં ઇમર્સિવ રીતે ગંતવ્યોનું અન્વેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ફોટો-વાસ્તવિક અવતાર
ન્યુરલ રેન્ડરીંગમાં અદ્યતન તકનીકો વધુ વાસ્તવિક ડિજિટલ અવતાર માટે પણ માર્ગ મોકળો કરી શકે છે. આ અવતારનો ઉપયોગ પછી વિવિધ ભૂમિકાઓ જેમ કે વર્ચ્યુઅલ સહાયકો અથવા ગ્રાહક સેવા માટે અથવા વપરાશકર્તાઓને તેમની સમાનતા દાખલ કરવાની રીત તરીકે ઉપયોગ કરી શકાય છે. વીડિયો ગેમ અથવા સિમ્યુલેટેડ રેન્ડર.
ઉદાહરણ તરીકે, એ કાગળ માર્ચ 2023 માં પ્રકાશિત થયેલ વિડિઓ ફૂટેજની થોડી મિનિટો પછી ફોટો-રિયાલિસ્ટિક અવતાર બનાવવા માટે ન્યુરલ રેન્ડરિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવાનું સૂચન કરે છે.
ઉપસંહાર
ન્યુરલ રેન્ડરીંગ એ અભ્યાસનું એક આકર્ષક ક્ષેત્ર છે જે સમગ્ર કમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સ ઉદ્યોગને બદલવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.
ટેક્નોલોજી 3D સંપત્તિના નિર્માણ માટે પ્રવેશના અવરોધને ઘટાડી શકે છે. વિઝ્યુઅલ ઇફેક્ટ ટીમોએ ફોટો-રિયાલિસ્ટિક ગ્રાફિક્સની થોડી મિનિટો રેન્ડર કરવા માટે હવે દિવસો રાહ જોવી પડશે નહીં.
હાલની VR અને AR એપ્લિકેશનો સાથે ટેક્નોલોજીનું સંયોજન વિકાસકર્તાઓને વધુ ઇમર્સિવ અનુભવો બનાવવાની મંજૂરી પણ આપી શકે છે.
તમને શું લાગે છે કે ન્યુરલ રેન્ડરીંગની સાચી સંભાવના શું છે?
એક જવાબ છોડો