Neironu renderēšana ir jauna dziļās mācīšanās tehnika, kuras mērķis ir papildināt klasisko datorgrafikas cauruļvadu ar neironu tīkliem.
Neironu renderēšanas algoritmam būs nepieciešama attēlu kopa, kas attēlo dažādus vienas ainas leņķus. Pēc tam šie attēli tiks ievadīti neironu tīklā, lai izveidotu modeli, kas var izvadīt jaunus vienas un tās pašas ainas leņķus.
Neironu renderēšanas spožums slēpjas tajā, kā tā var precīzi atjaunot detalizētas fotoreālistiskas ainas, nepaļaujoties uz klasiskām metodēm, kas var būt skaitļošanas ziņā prasīgākas.
Pirms iedziļināties neironu renderēšanas darbībā, apskatīsim klasiskās renderēšanas pamatus.
Kas ir klasiskā renderēšana?
Vispirms sapratīsim tipiskās metodes, ko izmanto klasiskajā renderēšanā.
Klasiskā renderēšana attiecas uz paņēmienu kopumu, ko izmanto, lai izveidotu trīsdimensiju ainas 2D attēlu. Klasiskā renderēšana, kas pazīstama arī kā attēlu sintēze, izmanto dažādus algoritmus, lai modelētu gaismas mijiedarbību ar dažāda veida objektiem.
Piemēram, lai renderētu cietu ķieģeli, būs nepieciešams noteikts algoritmu kopums, lai noteiktu ēnas pozīciju vai to, cik labi apgaismotas būs abas sienas puses. Līdzīgi objektiem, kas atstaro vai lauž gaismu, piemēram, spogulis, spīdīgs objekts vai ūdenstilpe, arī būs nepieciešami savi paņēmieni.
Klasiskajā atveidē katrs līdzeklis tiek attēlots ar daudzstūra tīklu. Shader programma izmantos daudzstūri kā ievadi, lai noteiktu, kā objekts izskatīsies, ņemot vērā norādīto apgaismojumu un leņķi.
Reālistiskai renderēšanai būs nepieciešama daudz lielāka skaitļošanas jauda, jo mūsu aktīvos galu galā ir miljoniem daudzstūru, ko izmantot kā ievadi. Datora ģenerētās produkcijas atveidošana, kas ir izplatīta Holivudas grāvējos, parasti aizņem nedēļas vai pat mēnešus, un tā var maksāt miljoniem dolāru.
Staru izsekošanas pieeja ir īpaši dārga, jo katram gala attēla pikselim ir jāaprēķina gaismas ceļš no gaismas avota līdz objektam un kamerai.
Aparatūras sasniegumi ir padarījuši grafikas renderēšanu lietotājiem daudz pieejamāku. Piemēram, daudzi no jaunākajiem Video spēles atļaut staru izsekojamības efektus, piemēram, fotoreālistiskus atspulgus un ēnas, ja vien to aparatūra atbilst uzdevumam.
Jaunākie GPU (grafiskās apstrādes vienības) ir īpaši izstrādāti, lai palīdzētu CPU veikt ļoti sarežģītus aprēķinus, kas nepieciešami fotoreālistiskas grafikas atveidei.
Neironu renderēšanas pieaugums
Neironu renderēšana mēģina atrisināt renderēšanas problēmu citādā veidā. Tā vietā, lai izmantotu algoritmus, lai simulētu, kā gaisma mijiedarbojas ar objektiem, kā būtu, ja mēs izveidotu modeli, kas uzzinātu, kā ainai vajadzētu izskatīties no noteikta leņķa?
Varat to uzskatīt par īsceļu fotoreālistisku ainu radīšanai. Izmantojot neironu renderēšanu, mums nav jāaprēķina, kā gaisma mijiedarbojas ar objektu, mums vienkārši ir nepieciešams pietiekami daudz apmācības datu.
Šī pieeja ļauj pētniekiem izveidot augstas kvalitātes sarežģītu ainu renderējumus, neveicot nekādas darbības
Kas ir neironu lauki?
Kā minēts iepriekš, vairums 3D renderējumu izmanto daudzstūru tīklus, lai saglabātu datus par katra objekta formu un tekstūru.
Tomēr neironu lauki kļūst arvien populārāki kā alternatīva trīsdimensiju objektu attēlošanas metode. Atšķirībā no daudzstūru tīkliem, neironu lauki ir diferencējami un nepārtraukti.
Ko mēs domājam, sakot, ka neironu lauki ir diferencējami?
2D izvadi no neironu lauka tagad var apmācīt, lai tas kļūtu par fotoreālistisku, vienkārši pielāgojot neironu tīkla svaru.
Izmantojot neironu laukus, mums vairs nav nepieciešams simulēt gaismas fiziku, lai atveidotu ainu. Zināšanas par to, kā tiks izgaismots gala renderējums, tagad ir netieši glabātas mūsu svaros neironu tīklu.
Tas ļauj salīdzinoši ātri izveidot jaunus attēlus un videoklipus, izmantojot tikai nedaudzas fotoattēlu vai videomateriālu.
Kā apmācīt neironu lauku?
Tagad, kad mēs zinām nervu lauka darbības pamatus, apskatīsim, kā pētnieki var apmācīt neironu starojuma lauku vai NeRF.
Pirmkārt, mums būs jāņem ainas izlases koordinātas un jāievada tās neironu tīklā. Pēc tam šis tīkls varēs ražot lauka daudzumus.
Izgatavotie lauka daudzumi tiek uzskatīti par paraugiem no vēlamās ainas rekonstrukcijas domēna, kuru mēs vēlamies izveidot.
Pēc tam mums vajadzēs kartēt rekonstrukciju ar faktiskiem 2D attēliem. Pēc tam algoritms aprēķinās rekonstrukcijas kļūdu. Šī kļūda vadīs neironu tīklu, lai optimizētu tā spēju rekonstruēt ainu.
Neironu renderēšanas pielietojumi
Novel View sintēze
Jaunā skatījuma sintēze attiecas uz uzdevumu izveidot kameras perspektīvas no jauniem leņķiem, izmantojot datus no ierobežota skaita perspektīvu.
Neironu renderēšanas metodes mēģina uzminēt kameras relatīvo pozīciju katram attēlam datu kopā un ievadīt šos datus neironu tīklā.
Pēc tam neironu tīkls izveidos ainas 3D attēlojumu, kurā katram 3D telpas punktam ir saistīta krāsa un blīvums.
Jauna NeRF ieviešana Google Street View izmanto jaunu skatu sintēzi, lai ļautu lietotājiem izpētīt reālās pasaules vietas tā, it kā viņi vadītu kameru, kas uzņem video. Tas ļauj tūristiem visaptverošā veidā izpētīt galamērķus, pirms viņi izlemj doties uz noteiktu vietu.
Fotoreālistiski iemiesojumi
Uzlabotas neironu renderēšanas metodes var arī pavērt ceļu reālistiskākiem digitālajiem iemiesojumiem. Pēc tam šos iemiesojumus var izmantot dažādām lomām, piemēram, virtuālajiem palīgiem vai klientu apkalpošanas dienestam, vai kā veidu, kā lietotāji var ievietot savu līdzību videospēle vai simulēta renderēšana.
Piemēram, a papīrs publicēts 2023. gada martā, iesaka izmantot neironu renderēšanas paņēmienus, lai pēc dažu minūšu videoieraksta izveidotu fotoreālistisku iemiesojumu.
Secinājumi
Neironu renderēšana ir aizraujoša studiju joma, kas var mainīt visu datorgrafikas nozari.
Šī tehnoloģija varētu pazemināt barjeru ienākšanai 3D aktīvu izveidei. Vizuālo efektu komandām, iespējams, vairs nebūs jāgaida dienas, lai atveidotu dažas minūtes fotoreālistiskas grafikas.
Tehnoloģijas apvienošana ar esošajām VR un AR lietojumprogrammām var arī ļaut izstrādātājiem radīt iespaidīgāku pieredzi.
Kāds, jūsuprāt, ir patiesais neironu renderēšanas potenciāls?
Atstāj atbildi