સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
અરે, શું તમે જાણો છો કે NVIDIA ના ઇન્સ્ટન્ટ NeRF ન્યુરલ રેન્ડરિંગ મોડલ વડે 3D ડેટા ઇનપુટ્સમાંથી સેકન્ડમાં 2D દ્રશ્ય બનાવી શકાય છે અને તે દ્રશ્યના ફોટોગ્રાફ્સ મિલિસેકન્ડ્સમાં રેન્ડર કરી શકાય છે?
ઇન્વર્સ રેન્ડરિંગ તરીકે ઓળખાતી ટેકનિકનો ઉપયોગ કરીને સ્થિર ફોટોગ્રાફ્સના સંગ્રહને ઝડપથી ડિજિટલ 3D પર્યાવરણમાં રૂપાંતરિત કરવું શક્ય છે, જે વાસ્તવિક દુનિયામાં પ્રકાશ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેની નકલ કરવા માટે AI સક્ષમ કરે છે.
તે તેના પ્રકારના પ્રથમ મોડલ પૈકીનું એક છે જે અલ્ટ્રા-ફાસ્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક તાલીમ અને ઝડપી રેન્ડરીંગને જોડી શકે છે, NVIDIA ની સંશોધન ટીમે ઘડેલી ટેકનિકને આભારી છે જે ઓપરેશનને અવિશ્વસનીય રીતે ઝડપથી પૂર્ણ કરે છે - લગભગ તરત જ.
આ લેખ NVIDIA ના NeRF ને તેની ઝડપ, ઉપયોગના કિસ્સાઓ અને અન્ય પરિબળો સહિત ઊંડાણપૂર્વક તપાસશે.
તેથી, શું છે NeRF?
NeRF નો અર્થ ન્યુરલ રેડિયન્સ ફીલ્ડ્સ છે, જે નાની સંખ્યામાં ઇનપુટ દૃશ્યોનો ઉપયોગ કરીને અંતર્ગત સતત વોલ્યુમેટ્રિક સીન ફંક્શનને રિફાઇન કરીને જટિલ દ્રશ્યોના અનન્ય દૃશ્યો બનાવવા માટેની તકનીકનો સંદર્ભ આપે છે.
જ્યારે ઇનપુટ તરીકે 2D ફોટાઓનો સંગ્રહ આપવામાં આવે છે, ત્યારે NVIDIA ની NeRF નો ઉપયોગ કરે છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ 3D દ્રશ્યો રજૂ કરવા અને જનરેટ કરવા.
વિસ્તારની આજુબાજુના વિવિધ ખૂણાઓમાંથી નાની સંખ્યામાં ફોટાની જરૂર છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક, દરેક ફ્રેમમાં કેમેરાના સ્થાન સાથે.
આ ચિત્રો જેટલા વહેલા લેવામાં આવે તેટલું સારું, ખાસ કરીને મૂવિંગ એક્ટર્સ અથવા ઑબ્જેક્ટ સાથેના દ્રશ્યોમાં.
જો 3D પિક્ચર કેપ્ચર કરવાની પ્રક્રિયા દરમિયાન વધુ પડતી ગતિ હશે તો AI-જનરેટેડ 2D સીનને ધૂંધળી કરવામાં આવશે.
3D પર્યાવરણમાં કોઈપણ સ્થાનેથી દરેક દિશામાં નીકળતા પ્રકાશના રંગની આગાહી કરીને, NeRF આ ડેટા દ્વારા આખી ઈમેજ બનાવવા માટે છોડવામાં આવેલા અંતરને અસરકારક રીતે ભરે છે.
યોગ્ય ઇનપુટ્સ પ્રાપ્ત કર્યા પછી NeRF બે મિલીસેકન્ડમાં 3D દ્રશ્ય જનરેટ કરી શકે છે, તે અત્યાર સુધીનો સૌથી ઝડપી NeRF અભિગમ છે.
NeRF એટલી ઝડપથી કામ કરે છે કે તે વર્ચ્યુઅલ રીતે ત્વરિત છે, તેથી તેનું નામ. જો બહુકોણીય જાળી જેવા પ્રમાણભૂત 3D રજૂઆતો વેક્ટર ચિત્રો છે, તો NeRF એ બીટમેપ ઇમેજ છે: તેઓ પદાર્થમાંથી અથવા દ્રશ્યની અંદર જે રીતે પ્રકાશ નીકળે છે તે રીતે ગીચતાથી કેપ્ચર કરે છે.
ઇન્સ્ટન્ટ NeRF 3D માટે જરૂરી છે કારણ કે ડિજિટલ કેમેરા અને JPEG કમ્પ્રેશન 2D ફોટોગ્રાફી માટે છે, નાટકીય રીતે 3D કેપ્ચર અને શેરિંગની ઝડપ, સુવિધા અને પહોંચમાં વધારો કરે છે.
ઇન્સ્ટન્ટ NeRF નો ઉપયોગ વર્ચ્યુઅલ વિશ્વ માટે અવતાર અથવા તો સમગ્ર દ્રશ્યો બનાવવા માટે થઈ શકે છે.
પોલરોઇડ ફોટાના શરૂઆતના દિવસોને શ્રદ્ધાંજલિ આપવા માટે, NVIDIA રિસર્ચ ટીમે ત્વરિત ફોટો લેતા એન્ડી વોરહોલનો પ્રખ્યાત શોટ ફરીથી બનાવ્યો અને ઇન્સ્ટન્ટ NeRF નો ઉપયોગ કરીને તેને 3D દ્રશ્યમાં રૂપાંતરિત કર્યો.
શું તે ખરેખર 1,000 ગણું ઝડપી છે?
3D દ્રશ્ય તેની જટિલતા અને ગુણવત્તાના આધારે, NeRF પહેલાં બનાવવામાં કલાકો લઈ શકે છે.
AI એ પ્રક્રિયાને ખૂબ વેગ આપ્યો, પરંતુ તે હજુ પણ યોગ્ય રીતે તાલીમ આપવામાં કલાકો લઈ શકે છે. NVIDIA દ્વારા પાયોનિયર કરાયેલ, મલ્ટિ-રિઝોલ્યુશન હેશ એન્કોડિંગ નામની પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને, ઇન્સ્ટન્ટ NeRF રેન્ડરનો સમય 1,000 ના પરિબળથી ઘટાડે છે.
મોડેલ બનાવવા માટે નાના CUDA ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પેકેજ અને NVIDIA CUDA ટૂલકીટનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. NVIDIA મુજબ, કારણ કે તે હળવા વજનનું ન્યુરલ નેટવર્ક છે, તેને એક NVIDIA GPU પર પ્રશિક્ષિત કરી શકાય છે અને તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, જેમાં NVIDIA ટેન્સર કોર કાર્ડ સૌથી ઝડપી ઝડપે કાર્યરત છે.
કેસનો ઉપયોગ કરો
સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ઓટોમોબાઇલ્સ આ ટેક્નોલોજીની સૌથી નોંધપાત્ર એપ્લિકેશનો પૈકીની એક છે. આ વાહનો મોટાભાગે તેમની આસપાસના વાતાવરણની કલ્પના કરીને જ ચાલે છે.
જો કે, આજની ટેકનોલોજીની સમસ્યા એ છે કે તે અણઘડ છે અને થોડો ઘણો સમય લે છે.
જો કે, ઇન્સ્ટન્ટ NeRF નો ઉપયોગ કરીને, સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર માટે વાસ્તવિક-વિશ્વની વસ્તુઓના કદ અને આકારને અંદાજિત/સમજવા માટે જરૂરી છે તે બધું સ્થિર ફોટોગ્રાફ્સ કેપ્ચર કરવા, તેમને 3Dમાં ફેરવવા અને પછી તે માહિતીનો ઉપયોગ કરવા માટે છે.
મેટાવર્સમાં હજુ પણ અન્ય ઉપયોગ હોઈ શકે છે અથવા વીડિયો ગેમ ઉત્પાદન ઉદ્યોગો.
કારણ કે ઇન્સ્ટન્ટ NeRF તમને અવતાર અથવા તો સમગ્ર વર્ચ્યુઅલ વિશ્વ ઝડપથી બનાવવા દે છે, આ સાચું છે.
લગભગ થોડું 3 ડી પાત્ર મોડેલિંગની જરૂર પડશે કારણ કે તમારે ફક્ત ન્યુરલ નેટવર્ક ચલાવવાની જરૂર છે, અને તે તમારા માટે એક પાત્ર જનરેટ કરશે.
વધુમાં, NVIDIA હજુ પણ વધારાની મશીન લર્નિંગ-સંબંધિત એપ્લિકેશનો માટે આ ટેક્નોલોજી લાગુ કરવા માટે સંશોધન કરી રહ્યું છે.
ઉદાહરણ તરીકે, તેનો ઉપયોગ પહેલા કરતાં વધુ સચોટ રીતે ભાષાંતર કરવા અને સામાન્ય હેતુને વધારવા માટે થઈ શકે છે. ઊંડા શિક્ષણ એલ્ગોરિધમ્સ હવે કાર્યોની વિશાળ શ્રેણી માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે.
ઉપસંહાર
ઘણી ગ્રાફિક્સ સમસ્યાઓ સમસ્યાની સરળતા અથવા વિક્ષેપનો ઉપયોગ કરવા માટે કાર્ય-વિશિષ્ટ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ પર આધાર રાખે છે.
NVIDIA ના મલ્ટિ-રિઝોલ્યુશન હેશ એન્કોડિંગ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવેલ વ્યવહારુ શિક્ષણ-આધારિત વિકલ્પ વર્કલોડને ધ્યાનમાં લીધા વિના, આપમેળે સંબંધિત વિગતો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
વસ્તુઓ અંદર કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે વિશે વધુ જાણવા માટે, અધિકારીને તપાસો GitHub રીપોઝીટરી.
એક જવાબ છોડો