ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ನ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಒಂದೇ ದೃಶ್ಯದ ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅದೇ ದೃಶ್ಯದ ಹೊಸ ಕೋನಗಳನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಂತರ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ವಿವರವಾದ ಫೋಟೋರಿಯಾಲಿಸ್ಟಿಕ್ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ನರಗಳ ರೆಂಡರಿಂಗ್ನ ಹಿಂದಿನ ತೇಜಸ್ಸು ಅಡಗಿದೆ.
ನರಗಳ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ.
ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ದೃಶ್ಯದ 2D ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜ್ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ, ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಳಕು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ವಿವಿಧ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಘನವಾದ ಇಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ನೆರಳಿನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅಥವಾ ಗೋಡೆಯ ಎರಡೂ ಬದಿಗಳು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೆಳಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಕನ್ನಡಿ, ಹೊಳೆಯುವ ವಸ್ತು ಅಥವಾ ನೀರಿನ ದೇಹಗಳಂತಹ ಬೆಳಕನ್ನು ಪ್ರತಿಫಲಿಸುವ ಅಥವಾ ವಕ್ರೀಭವನಗೊಳಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆ.
ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ರೆಂಡರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಸ್ವತ್ತನ್ನು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಜಾಲರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಕೋನವನ್ನು ನೀಡಿದ ವಸ್ತುವು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಶೇಡರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ವಾಸ್ತವಿಕ ರೆಂಡರಿಂಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಮ್ಮ ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲು ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಹಾಲಿವುಡ್ ಬ್ಲಾಕ್ಬಸ್ಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ರಚಿತವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿರೂಪಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಾರಗಳು ಅಥವಾ ತಿಂಗಳುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್ಗಳಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು.
ರೇ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಬೆಳಕಿನ ಮೂಲದಿಂದ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾಕ್ಕೆ ಬೆಳಕು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಗದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಹಲವು ವಿಡಿಯೋ ಆಟಗಳು ಫೋಟೋ-ರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಪ್ರತಿಫಲನಗಳು ಮತ್ತು ನೆರಳುಗಳಂತಹ ಕಿರಣ-ಪತ್ತೆಹೊಂದಿದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವವರೆಗೆ ಅನುಮತಿಸಿ.
ಇತ್ತೀಚಿನ GPU ಗಳು (ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯೂನಿಟ್ಗಳು) ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ CPU ಫೋಟೊ-ರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
ದಿ ರೈಸ್ ಆಫ್ ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್
ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಳಕು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋನದಿಂದ ದೃಶ್ಯವು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಾವು ರಚಿಸಿದರೆ ಏನು?
ಫೋಟೊರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಬಹುದು. ನರಗಳ ರೆಂಡರಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ, ವಸ್ತುವಿನೊಂದಿಗೆ ಬೆಳಕು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ನಮಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಬೇಕು.
ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಕೀರ್ಣ ದೃಶ್ಯಗಳ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ರೆಂಡರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದೆಯೇ ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ
ನರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಯಾವುವು?
ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಸ್ತುವಿನ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ 3D ರೆಂಡರ್ಗಳು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ ಮೆಶ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂರು ಆಯಾಮದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನವಾಗಿ ನರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತಿವೆ. ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಜಾಲರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ನರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ನರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳಿದಾಗ ನಾವು ಏನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತೇವೆ?
ನರಮಂಡಲದ ತೂಕವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫೋಟೊರಿಯಾಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಆಗಲು ನರ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ 2D ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಈಗ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು.
ನರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ದೃಶ್ಯವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ನಾವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಬೆಳಕಿನ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅಂತಿಮ ನಿರೂಪಣೆಯು ಹೇಗೆ ಬೆಳಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಜ್ಞಾನವು ಈಗ ನಮ್ಮ ತೂಕದೊಳಗೆ ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ ನರಮಂಡಲ.
ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ಫೋಟೋಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊ ತುಣುಕಿನಿಂದ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಾದಂಬರಿ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ನರಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು?
ನರಮಂಡಲದ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ಈಗ ತಿಳಿದಿದ್ದೇವೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ನರ ವಿಕಿರಣ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ. NeRF.
ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ದೃಶ್ಯದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಜಾಲವು ನಂತರ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪ್ರಮಾಣಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ನಾವು ರಚಿಸಲು ಬಯಸುವ ದೃಶ್ಯದ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಡೊಮೇನ್ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾದ ಕ್ಷೇತ್ರ ಪ್ರಮಾಣಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಂತರ ನಾವು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ನಿಜವಾದ 2D ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಂತರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ದೋಷವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ದೋಷವು ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ನರಮಂಡಲಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಕಾದಂಬರಿ ವೀಕ್ಷಣೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ
ಕಾದಂಬರಿ ವೀಕ್ಷಣೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಸ ಕೋನಗಳಿಂದ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಯಾಮರಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನರಮಂಡಲವು ನಂತರ ದೃಶ್ಯದ 3D ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ 3D ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಬಿಂದುವು ಸಂಬಂಧಿತ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ರಲ್ಲಿ NeRF ಗಳ ಹೊಸ ಅನುಷ್ಠಾನ ಗೂಗಲ್ ಸ್ಟ್ರೀಟ್ ವ್ಯೂ ವೀಡಿಯೋ ತೆಗೆಯುವ ಕ್ಯಾಮರಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದಂತೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲು ಕಾದಂಬರಿ ವೀಕ್ಷಣೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೈಟ್ಗೆ ಪ್ರಯಾಣಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರವಾಸಿಗರು ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಫೋಟೋ-ರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಅವತಾರಗಳು
ನರಗಳ ರೆಂಡರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಅವತಾರಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡಬಹುದು. ಈ ಅವತಾರಗಳನ್ನು ನಂತರ ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಪಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಅಥವಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ರೆಂಡರ್.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, a ಕಾಗದದ ಮಾರ್ಚ್ 2023 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಕೆಲವು ನಿಮಿಷಗಳ ವೀಡಿಯೊ ತುಣುಕಿನ ನಂತರ ಫೋಟೋ-ರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಅವತಾರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಇಡೀ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಉತ್ತೇಜಕ ಅಧ್ಯಯನ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು 3D ಸ್ವತ್ತುಗಳ ರಚನೆಗೆ ಪ್ರವೇಶದ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಕೆಲವು ನಿಮಿಷಗಳ ಫೋಟೋ-ರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ವಿಷುಯಲ್ ಎಫೆಕ್ಟ್ ತಂಡಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ದಿನಗಳನ್ನು ಕಾಯಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ VR ಮತ್ತು AR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ನರಗಳ ರೆಂಡರಿಂಗ್ಗೆ ನಿಜವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಏನು ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ