ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ AI ಮಾದರಿಗಳು ಎಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಕೇಳಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು 2D ನಿಂದ 3D ಗೆ ಅಧಿಕವಾಗಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆಯೇ?
AI- ರಚಿತವಾದ 3D ಮಾದರಿಗಳು ಇಂದಿನ ಡಿಜಿಟಲ್ ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ಕೇಪ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ವಿಡಿಯೋ ಆಟಗಳು ಮತ್ತು ಚಲನಚಿತ್ರವು ನುರಿತ 3D ಕಲಾವಿದರು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ರಚಿತ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು 3D ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬ್ಲೆಂಡರ್ನಂತಹ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಂದು 3D ಕಲಾವಿದರು DALL-E ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರುವಂತೆಯೇ, ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ 2D ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಉದ್ಯಮವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ? ಮಧ್ಯಪ್ರಯಾಣ?
ಈ ಲೇಖನವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪಠ್ಯದಿಂದ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಕಾದಂಬರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು.
ಏನದು ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್?
3D ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಸಾಕಷ್ಟು 3D ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಿಂದಾಗಿ 2D ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ತುಂಬಾ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿವೆ. 3D ಸ್ವತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಕೆಲವು 3D ಉತ್ಪಾದಕ ತಂತ್ರಗಳು 2D ಡೇಟಾದ ಈ ಸಮೃದ್ಧಿಯ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆಯ ಸುತ್ತಲೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಒದಗಿಸಿದ ಪಠ್ಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಯು ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಂದ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮೂರು-ಆಯಾಮದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಯಾವುದೇ 3D ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಈ ವಿಧಾನವು ಸುಸಂಬದ್ಧವಾದ 3D ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ಉನ್ನತ-ನಿಷ್ಠೆಯ ನೋಟ ಮತ್ತು ಆಳದೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಿದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
DreamFusion ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: 2D ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು a ನರಮಂಡಲ ಅದು 2D ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸುಸಂಬದ್ಧ 3D ದೃಶ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.
Google ನ ಚಿತ್ರಣ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಮಾದರಿ
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮೊದಲ ಭಾಗವು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಪಠ್ಯವನ್ನು ಚಿತ್ರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಈ ಮಾದರಿಯು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.
ಇಮಾಜೆನ್ ಒಂದು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿನ ಚಿತ್ರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಚಿತ್ರದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಒದಗಿಸಿದ ವಸ್ತುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕೋನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಕುದುರೆಯ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕೋನಗಳಿಂದ ಕುದುರೆಯ 2D ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಾವು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಮಾದರಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (ಬಣ್ಣಗಳು, ಪ್ರತಿಫಲನಗಳು, ಸಾಂದ್ರತೆ) ಒದಗಿಸಲು ಇಮೇಜೆನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
NeRF ನೊಂದಿಗೆ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಮುಂದೆ, ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಎ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ನರ ವಿಕಿರಣ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಥವಾ NeRF ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ರಚಿತವಾದ ಇಮೇಜ್ ಸೆಟ್ನಿಂದ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು. NeRF ಗಳು 3D ಚಿತ್ರಗಳ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ನೀಡಿದ ಸಂಕೀರ್ಣ 2D ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
NeRF ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸೋಣ.
2D ಚಿತ್ರಗಳ ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಿಂದ ಹೊಂದುವಂತೆ ನಿರಂತರ ವಾಲ್ಯೂಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾದರಿಯು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಮಾದರಿಯು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಿದರೆ, ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಯಾವುವು?
ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯವು 3D ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು 2D ವೀಕ್ಷಣೆಯ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ನಂತೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯವು ನಂತರ ಬಣ್ಣವನ್ನು (RGB ರೂಪದಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಮಾಣದ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ 2D ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಮಾದರಿಯು 3D ಬಿಂದುಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣದ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ ಆ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಾಲ್ಯೂಮ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು 2D ಇಮೇಜ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
NeRF ಮತ್ತು 2D ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸುವುದು
NeRF ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಈಗ ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ಈ ಮಾದರಿಯು ನಮ್ಮ ರಚಿತವಾದ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ನಿಖರವಾದ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಒದಗಿಸಿದ ಪ್ರತಿ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ, ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆರಂಭಿಸಿದ NeRF ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಗೋಳಾಕಾರದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ಯಾಮರಾ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಗಾಜಿನ ಗೋಳದಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿದ ಮಾದರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ನಾವು ನಮ್ಮ 3D ಮಾದರಿಯ ಹೊಸ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಿದಾಗ, ನಾವು ನಮ್ಮ ಗೋಳದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುವನ್ನು ನಮ್ಮ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಅನುಕೂಲ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. DreamFusion ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬೆಳಕಿನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಸಹ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ l ರೆಂಡರಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಬಳಸಲು.
ನಾವು ಕ್ಯಾಮರಾ ಮತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ ನಂತರ, NeRF ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. DreamFusion ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಬಣ್ಣದ ರೆಂಡರ್, ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್ಲೆಸ್ ರೆಂಡರ್ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಛಾಯೆಯಿಲ್ಲದೆ ಆಲ್ಬೆಡೋದ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನಮ್ಮ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿ (ಇಮ್ಯಾಜೆನ್) ನಾವು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ನಾವು ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದ್ದೇವೆ.
ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ?
ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಉದ್ದೇಶಿತ ಕೋನಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ "ಓವರ್ಹೆಡ್ ವ್ಯೂ" ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಎತ್ತರದ ಕೋನಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. "ಮುಂಭಾಗದ ನೋಟ", "ಬದಿಯ ನೋಟ" ಮತ್ತು "ಹಿಂದಿನ ನೋಟ" ದಂತಹ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಇತರ ಕೋನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ಯಾಮರಾ ಸ್ಥಾನಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೆಂಡರಿಂಗ್ಗಳು ನಂತರ ಸ್ಕೋರ್ ಡಿಸ್ಟಿಲೇಷನ್ ನಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತವೆ. ಸರಳವಾದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಮೂಲದ ವಿಧಾನವು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ 3D ಮಾದರಿ ಪಠ್ಯದಿಂದ ವಿವರಿಸಿದ ದೃಶ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವವರೆಗೆ.
ಒಮ್ಮೆ ನಾವು NeRF ಬಳಸಿಕೊಂಡು 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ನಾವು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮಾರ್ಚಿಂಗ್ ಕ್ಯೂಬ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ 3D ಮೆಶ್ ಅನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಲು. ಈ ಜಾಲರಿಯನ್ನು ನಂತರ ಜನಪ್ರಿಯ 3D ರೆಂಡರರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗೆ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಮಿತಿಗಳು
ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಸ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದಾರೆ.
SDS ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವು ಅತಿಯಾಗಿ ಸ್ಯಾಚುರೇಟೆಡ್ ಮತ್ತು ಅತಿ-ಸುಗಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಅಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ವಿವರಗಳ ಕೊರತೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಬಹುದು.
ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇಮೇಜೆನ್ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು 64 x 64 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು. ಇದು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿವರಗಳ ಕೊರತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, 3D ಡೇಟಾದಿಂದ 2D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತ ಸವಾಲು ಇದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಗಮನಿಸಿದ್ದಾರೆ. 3D ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ನಾವು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ಹಲವು ಸಂಭವನೀಯ 2D ಮಾದರಿಗಳಿವೆ, ಇದು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಡ್ರೀಮ್ಫ್ಯೂಷನ್ನ 3D ರೆಂಡರಿಂಗ್ಗಳು ಯಾವುದೇ ವಸ್ತು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಯಾವುದೇ 3D ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದೆ 3D ಜಾಗದಲ್ಲಿ ನರಮಂಡಲವು ಹೇಗೆ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ. ಅನ್ನು ಓದಲು ನಾನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾಗದ DreamFusion ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು.
ಆಶಾದಾಯಕವಾಗಿ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಫೋಟೋ-ರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಎಐ-ರಚಿಸಿದ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ 3D ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಇದು ಪ್ರವೇಶದ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ!
ಪಠ್ಯದಿಂದ 3D ಮಾದರಿಗಳು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ