ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടർ ഗ്രാഫിക്സിന്റെ ക്ലാസിക്കൽ പൈപ്പ്ലൈൻ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ ഉയർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികതയാണ് ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ്.
ഒരു ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ് അൽഗോരിതത്തിന് ഒരേ സീനിലെ വ്യത്യസ്ത കോണുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം ചിത്രങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. അതേ ദൃശ്യത്തിന്റെ പുതിയ ആംഗിളുകൾ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ ചിത്രങ്ങൾ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്യും.
ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗിന്റെ പിന്നിലെ മിഴിവ്, കൂടുതൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ആവശ്യപ്പെടുന്ന ക്ലാസിക്കൽ രീതികളെ ആശ്രയിക്കാതെ വിശദമായ ഫോട്ടോറിയലിസ്റ്റിക് സീനുകൾ എങ്ങനെ കൃത്യമായി പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും എന്നതിലാണ്.
ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, നമുക്ക് ക്ലാസിക്കൽ റെൻഡറിംഗിന്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിലേക്ക് പോകാം.
എന്താണ് ക്ലാസിക്കൽ റെൻഡറിംഗ്?
ക്ലാസിക്കൽ റെൻഡറിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാധാരണ രീതികൾ ആദ്യം മനസ്സിലാക്കാം.
ക്ലാസിക്കൽ റെൻഡറിംഗ് എന്നത് ഒരു ത്രിമാന ദൃശ്യത്തിന്റെ 2D ഇമേജ് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ കൂട്ടത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇമേജ് സിന്തസിസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, ക്ലാസിക്കൽ റെൻഡറിംഗ് വിവിധ തരം വസ്തുക്കളുമായി പ്രകാശം എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്ന് അനുകരിക്കാൻ വിവിധ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സോളിഡ് ബ്രിക്ക് റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതിന് നിഴലിന്റെ സ്ഥാനം അല്ലെങ്കിൽ മതിലിന്റെ ഇരുവശവും എത്ര നന്നായി പ്രകാശിക്കും എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഒരു പ്രത്യേക അൽഗോരിതം ആവശ്യമാണ്. അതുപോലെ, കണ്ണാടി, തിളങ്ങുന്ന വസ്തു, അല്ലെങ്കിൽ ജലാശയം പോലെയുള്ള പ്രകാശത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ റിഫ്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്ന വസ്തുക്കൾക്ക് അവരുടേതായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ആവശ്യമാണ്.
ക്ലാസിക്കൽ റെൻഡറിംഗിൽ, ഓരോ അസറ്റും ഒരു പോളിഗോൺ മെഷ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ലൈറ്റിംഗും ആംഗിളും നൽകിയാൽ ഒബ്ജക്റ്റ് എങ്ങനെയായിരിക്കുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഷേഡർ പ്രോഗ്രാം പോളിഗോൺ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കും.
റിയലിസ്റ്റിക് റെൻഡറിങ്ങിന് കൂടുതൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ പവർ ആവശ്യമായി വരും, കാരണം ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പോളിഗോണുകൾ ഞങ്ങളുടെ അസറ്റുകൾക്ക് ലഭിക്കുന്നു. ഹോളിവുഡ് ബ്ലോക്ക്ബസ്റ്ററുകളിൽ സാധാരണമായ കമ്പ്യൂട്ടർ-നിർമ്മിതമായ ഔട്ട്പുട്ട് റെൻഡർ ചെയ്യാൻ സാധാരണയായി ആഴ്ചകളോ മാസങ്ങളോ എടുക്കും കൂടാതെ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡോളർ ചിലവാകും.
റേ ട്രെയ്സിംഗ് സമീപനം വളരെ ചെലവേറിയതാണ്, കാരണം അന്തിമ ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും പ്രകാശ സ്രോതസ്സിൽ നിന്ന് ഒബ്ജക്റ്റിലേക്കും ക്യാമറയിലേക്കും ലൈറ്റ് എടുക്കുന്ന പാതയുടെ കണക്കുകൂട്ടൽ ആവശ്യമാണ്.
ഹാർഡ്വെയറിലെ പുരോഗതി ഗ്രാഫിക്സ് റെൻഡറിംഗ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൂടുതൽ ആക്സസ്സ് ആക്കി. ഉദാഹരണത്തിന്, ഏറ്റവും പുതിയ പലതും വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ ഫോട്ടോ-റിയലിസ്റ്റിക് റിഫ്ളക്ഷനുകളും ഷാഡോകളും പോലുള്ള റേ-ട്രേസ്ഡ് ഇഫക്റ്റുകൾ അവരുടെ ഹാർഡ്വെയർ ടാസ്ക്കിൽ ഉള്ളിടത്തോളം അനുവദിക്കുക.
ഏറ്റവും പുതിയ GPU-കൾ (ഗ്രാഫിക് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ) ഫോട്ടോ-റിയലിസ്റ്റിക് ഗ്രാഫിക്സ് റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ CPU-യെ സഹായിക്കുന്നതിന് പ്രത്യേകമായി നിർമ്മിച്ചതാണ്.
ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗിന്റെ ഉയർച്ച
ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ് മറ്റൊരു രീതിയിൽ റെൻഡറിംഗ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. പ്രകാശം വസ്തുക്കളുമായി ഇടപഴകുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് അനുകരിക്കാൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം, ഒരു രംഗം ഒരു പ്രത്യേക കോണിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ കാണണമെന്ന് പഠിക്കുന്ന ഒരു മാതൃക സൃഷ്ടിച്ചാലോ?
ഫോട്ടോറിയലിസ്റ്റിക് സീനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു കുറുക്കുവഴിയായി നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനെ കണക്കാക്കാം. ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, പ്രകാശം ഒരു വസ്തുവുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്ന് കണക്കാക്കേണ്ടതില്ല, ഞങ്ങൾക്ക് വേണ്ടത്ര പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.
ഈ സമീപനം ഗവേഷകരെ അവതരിപ്പിക്കാതെ തന്നെ സങ്കീർണ്ണമായ രംഗങ്ങളുടെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള റെൻഡറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു
എന്താണ് ന്യൂറൽ ഫീൽഡുകൾ?
നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, മിക്ക 3D റെൻഡറുകളും ഓരോ വസ്തുവിന്റെയും ആകൃതിയിലും ഘടനയിലും ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിന് പോളിഗോൺ മെഷുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ത്രിമാന വസ്തുക്കളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ബദൽ രീതിയായി ന്യൂറൽ ഫീൽഡുകൾ പ്രചാരം നേടുന്നു. പോളിഗോൺ മെഷുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ന്യൂറൽ ഫീൽഡുകൾ വ്യത്യസ്തവും തുടർച്ചയായതുമാണ്.
ന്യൂറൽ ഫീൽഡുകൾ വ്യത്യസ്തമാണെന്ന് പറയുമ്പോൾ നമ്മൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഭാരം ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ന്യൂറൽ ഫീൽഡിൽ നിന്നുള്ള ഒരു 2D ഔട്ട്പുട്ട് ഇപ്പോൾ ഫോട്ടോറിയലിസ്റ്റിക് ആകാൻ പരിശീലിപ്പിക്കാവുന്നതാണ്.
ന്യൂറൽ ഫീൽഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു സീൻ റെൻഡർ ചെയ്യാൻ നമുക്ക് ഇനി പ്രകാശത്തിന്റെ ഭൗതികശാസ്ത്രം അനുകരിക്കേണ്ടതില്ല. അന്തിമ റെൻഡർ എങ്ങനെ പ്രകാശിക്കും എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ഇപ്പോൾ നമ്മുടെ ഭാരങ്ങൾക്കുള്ളിൽ അവ്യക്തമായി സംഭരിച്ചിരിക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്.
ഒരുപിടി ഫോട്ടോകളിൽ നിന്നോ വീഡിയോ ഫൂട്ടേജിൽ നിന്നോ താരതമ്യേന വേഗത്തിൽ പുതിയ ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഒരു ന്യൂറൽ ഫീൽഡ് എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാം?
ഒരു ന്യൂറൽ ഫീൽഡ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ ഇപ്പോൾ നമുക്കറിയാം, ഒരു ന്യൂറൽ റേഡിയൻസ് ഫീൽഡിനെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഗവേഷകർക്ക് കഴിയുമെന്ന് നോക്കാം. NeRF.
ആദ്യം, ഞങ്ങൾ ഒരു സീനിന്റെ ക്രമരഹിതമായ കോർഡിനേറ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുകയും അവയെ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്യുകയും വേണം. ഈ ശൃംഖലയ്ക്ക് പിന്നീട് ഫീൽഡ് അളവുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
ഞങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ദൃശ്യത്തിന്റെ ആവശ്യമുള്ള പുനർനിർമ്മാണ ഡൊമെയ്നിൽ നിന്നുള്ള സാമ്പിളുകളായി ഉൽപ്പാദിപ്പിച്ച ഫീൽഡ് അളവുകൾ കണക്കാക്കുന്നു.
അപ്പോൾ നമുക്ക് പുനർനിർമ്മാണം യഥാർത്ഥ 2D ചിത്രങ്ങളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു അൽഗോരിതം പുനർനിർമ്മാണ പിശക് കണക്കാക്കും. രംഗം പുനർനിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഈ പിശക് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനെ നയിക്കും.
ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗിന്റെ പ്രയോഗങ്ങൾ
നോവൽ വ്യൂ സിന്തസിസ്
പരിമിതമായ വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പുതിയ കോണുകളിൽ നിന്ന് ക്യാമറ വീക്ഷണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ചുമതലയെ നോവൽ വ്യൂ സിന്തസിസ് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ഓരോ ചിത്രത്തിനും ക്യാമറയുടെ ആപേക്ഷിക സ്ഥാനം ഊഹിക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയും ആ ഡാറ്റ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ദൃശ്യത്തിന്റെ ഒരു 3D പ്രാതിനിധ്യം സൃഷ്ടിക്കും, അവിടെ 3D സ്പെയ്സിലെ ഓരോ പോയിന്റിനും അനുബന്ധ നിറവും സാന്ദ്രതയും ഉണ്ട്.
NeRF-കളുടെ ഒരു പുതിയ നടപ്പാക്കൽ Google തെരുവ് കാഴ്ച ഒരു വീഡിയോ എടുക്കുന്ന ക്യാമറയെ നിയന്ത്രിക്കുന്നത് പോലെ യഥാർത്ഥ ലോക ലൊക്കേഷനുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നതിന് നോവൽ വ്യൂ സിന്തസിസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സൈറ്റിലേക്ക് യാത്ര ചെയ്യാൻ തീരുമാനിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വിനോദസഞ്ചാരികളെ ആഴത്തിലുള്ള രീതിയിൽ ലക്ഷ്യസ്ഥാനങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
ഫോട്ടോ-റിയലിസ്റ്റിക് അവതാറുകൾ
ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗിലെ നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾക്ക് കൂടുതൽ റിയലിസ്റ്റിക് ഡിജിറ്റൽ അവതാറുകൾക്ക് വഴിയൊരുക്കും. ഈ അവതാറുകൾ വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുമാർ അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ സേവനം പോലുള്ള വിവിധ റോളുകൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ സാദൃശ്യം ചേർക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമായി ഉപയോഗിക്കാം. വീഡിയോ ഗെയിം അല്ലെങ്കിൽ സിമുലേറ്റഡ് റെൻഡർ.
ഉദാഹരണത്തിന്, a പേപ്പർ 2023 മാർച്ചിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചത്, കുറച്ച് മിനിറ്റ് വീഡിയോ ഫൂട്ടേജിന് ശേഷം ഒരു ഫോട്ടോ-റിയലിസ്റ്റിക് അവതാർ സൃഷ്ടിക്കാൻ ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
മുഴുവൻ കമ്പ്യൂട്ടർ ഗ്രാഫിക്സ് വ്യവസായത്തെയും മാറ്റിമറിക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒരു ആവേശകരമായ പഠന മേഖലയാണ് ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ്.
3D അസറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രവേശന തടസ്സം കുറയ്ക്കാൻ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് കഴിയും. കുറച്ച് മിനിറ്റ് ഫോട്ടോ-റിയലിസ്റ്റിക് ഗ്രാഫിക്സ് റെൻഡർ ചെയ്യാൻ വിഷ്വൽ ഇഫക്റ്റ് ടീമുകൾക്ക് ഇനി ദിവസങ്ങൾ കാത്തിരിക്കേണ്ടി വരില്ല.
നിലവിലുള്ള VR, AR ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായി സാങ്കേതികവിദ്യ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാരെ അനുവദിച്ചേക്കാം.
ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗിനുള്ള യഥാർത്ഥ സാധ്യത എന്താണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക