ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಹೇ, NVIDIA ನ ತತ್ಕ್ಷಣ NeRF ನ್ಯೂರಲ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ನೊಂದಿಗೆ 3D ಡೇಟಾ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ 2D ದೃಶ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆ ದೃಶ್ಯದ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆಯೇ?
ಇನ್ವರ್ಸ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಥಿರ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಡಿಜಿಟಲ್ 3D ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಇದು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಬೆಳಕು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಈ ರೀತಿಯ ಮೊದಲ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, NVIDIA ನ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ಬಹುತೇಕ ತಕ್ಷಣವೇ.
ಈ ಲೇಖನವು NVIDIA ದ NeRF ಅನ್ನು ಅದರ ವೇಗ, ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಏನು NeRF?
NeRF ನರಗಳ ವಿಕಿರಣ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಇನ್ಪುಟ್ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನಿರಂತರ ವಾಲ್ಯೂಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ದೃಶ್ಯಗಳ ಅನನ್ಯ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
2D ಫೋಟೋಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ನೀಡಿದಾಗ, NVIDIA ನ NeRF ಗಳು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು 3D ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಮತ್ತು ರಚಿಸಲು.
ಪ್ರದೇಶದ ಸುತ್ತಲೂ ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೋಟೋಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ನರಮಂಡಲ, ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್ನಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಇರುವ ಸ್ಥಳದೊಂದಿಗೆ.
ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬೇಗ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆಯೋ ಅಷ್ಟು ಉತ್ತಮ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ ನಟರು ಅಥವಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ.
3D ಚಿತ್ರ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಚಲನೆಯಿದ್ದರೆ AI- ರಚಿತವಾದ 2D ದೃಶ್ಯವು ಸ್ಮಡ್ಜ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
3D ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಪ್ರತಿ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಬೆಳಕಿನ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾದಿಂದ ಉಳಿದಿರುವ ಅಂತರವನ್ನು NeRF ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತುಂಬುತ್ತದೆ.
ಸರಿಯಾದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ NeRF ಒಂದೆರಡು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ಗಳಲ್ಲಿ 3D ದೃಶ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗಿನ ತ್ವರಿತ NeRF ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
NeRF ಎಷ್ಟು ಬೇಗನೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದರೆ ಅದು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ತತ್ಕ್ಷಣವೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದರ ಹೆಸರು. ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಜಾಲರಿಗಳಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತ 3D ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು ವೆಕ್ಟರ್ ಚಿತ್ರಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, NeRF ಗಳು ಬಿಟ್ಮ್ಯಾಪ್ ಚಿತ್ರಗಳಾಗಿವೆ: ಅವು ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯದೊಳಗೆ ಬೆಳಕು ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ದಟ್ಟವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ.
ತತ್ಕ್ಷಣ NRF ಡಿಜಿಟಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು JPEG ಸಂಕೋಚನವು 3D ಛಾಯಾಗ್ರಹಣಕ್ಕೆ 2D ಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ, 3D ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ವೇಗ, ಅನುಕೂಲತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಅವತಾರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರಪಂಚಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ದೃಶ್ಯಾವಳಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ತತ್ಕ್ಷಣ NeRF ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪೋಲರಾಯ್ಡ್ ಫೋಟೋಗಳ ಆರಂಭಿಕ ದಿನಗಳಿಗೆ ಗೌರವ ಸಲ್ಲಿಸಲು, NVIDIA ರಿಸರ್ಚ್ ತಂಡವು ಆಂಡಿ ವಾರ್ಹೋಲ್ ಅವರ ತತ್ಕ್ಷಣದ ಫೋಟೋವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಶಾಟ್ ಅನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಿತು ಮತ್ತು ತತ್ಕ್ಷಣದ NeRF ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದನ್ನು 3D ದೃಶ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿತು.
ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ 1,000 ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಿದೆಯೇ?
3D ದೃಶ್ಯವು ಅದರ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ NeRF ಗಿಂತ ಮೊದಲು ರಚಿಸಲು ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
AI ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗಗೊಳಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಸರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಇನ್ನೂ ಗಂಟೆಗಳು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. NVIDIA ನಿಂದ ಪ್ರವರ್ತಿಸಿದ ಬಹು-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಹ್ಯಾಶ್ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂಬ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ತ್ವರಿತ NeRF ರೆಂಡರ್ ಸಮಯವನ್ನು 1,000 ಅಂಶದಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಟೈನಿ CUDA ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮತ್ತು NVIDIA CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. NVIDIA ಪ್ರಕಾರ, ಇದು ಹಗುರವಾದ ನರಮಂಡಲದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, ಇದನ್ನು ಒಂದೇ NVIDIA GPU ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದು, NVIDIA ಟೆನ್ಸರ್ ಕೋರ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ತ್ವರಿತ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೇಸ್ ಬಳಸಿ
ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಈ ವಾಹನಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಅದು ಬೃಹದಾಕಾರದ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ತತ್ಕ್ಷಣದ NeRF ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವಸ್ತುಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಆಕಾರವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು/ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರಿಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು ಸ್ಥಿರ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು 3D ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
ಮೆಟಾವರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಇನ್ನೊಂದು ಬಳಕೆ ಇರಬಹುದು ಅಥವಾ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು.
ಏಕೆಂದರೆ ತ್ವರಿತ NeRF ನಿಮಗೆ ಅವತಾರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಜ.
ಬಹುತೇಕ ಕಡಿಮೆ 3D ಅಕ್ಷರ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿರುವುದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮಗಾಗಿ ಅಕ್ಷರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದನ್ನು NVIDIA ಇನ್ನೂ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಈಗ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೃದುತ್ವ ಅಥವಾ ವಿರಳತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನೇಕ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.
NVIDIA ನ ಬಹು-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಹ್ಯಾಶ್ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ನೀಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಪರ್ಯಾಯವು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆಯೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿವರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಳಗೆ ವಿಷಯಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು, ಅಧಿಕಾರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ GitHub ಭಂಡಾರ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ