ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ഹേയ്, നിങ്ങൾക്ക് അറിയാമോ, എൻവിഡിയയുടെ തൽക്ഷണ NeRF ന്യൂറൽ റെൻഡറിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് 3D ഡാറ്റ ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഒരു 2D രംഗം സൃഷ്ടിക്കാമെന്നും ആ സീനിന്റെ ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ മില്ലിസെക്കൻഡിൽ റെൻഡർ ചെയ്യാമെന്നും?
ഇൻവേഴ്സ് റെൻഡറിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന സാങ്കേതികത ഉപയോഗിച്ച് സ്റ്റിൽ ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളുടെ ഒരു ശേഖരം ഒരു ഡിജിറ്റൽ 3D പരിതസ്ഥിതിയിലേക്ക് വേഗത്തിൽ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് സാധ്യമാണ്, ഇത് യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് പ്രകാശം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് അനുകരിക്കാൻ AI പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
അൾട്രാ-ഫാസ്റ്റ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനവും ദ്രുത റെൻഡറിംഗും സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഇത്തരത്തിലുള്ള ആദ്യ മോഡലുകളിൽ ഒന്നാണിത്, എൻവിഡിയയുടെ ഗവേഷണ സംഘം വികസിപ്പിച്ച ഒരു സാങ്കേതികതയ്ക്ക് നന്ദി, അത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം വേഗത്തിൽ - ഏതാണ്ട് തൽക്ഷണം പൂർത്തിയാക്കുന്നു.
ഈ ലേഖനം NVIDIA-യുടെ NeRF-നെ അതിന്റെ വേഗത, ഉപയോഗ കേസുകൾ, മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കും.
അതിനാൽ, എന്താണ് NeRF?
NeRF എന്നത് ന്യൂറൽ റേഡിയൻസ് ഫീൽഡുകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ചെറിയ എണ്ണം ഇൻപുട്ട് കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു അടിസ്ഥാന തുടർച്ചയായ വോള്യൂമെട്രിക് സീൻ ഫംഗ്ഷൻ പരിഷ്ക്കരിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ സീനുകളുടെ തനതായ കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സാങ്കേതികതയെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഇൻപുട്ടായി 2D ഫോട്ടോകളുടെ ഒരു ശേഖരം നൽകുമ്പോൾ, NVIDIA-യുടെ NeRF-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ 3D സീനുകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും.
പ്രദേശത്തിന് ചുറ്റുമുള്ള വിവിധ കോണുകളിൽ നിന്നുള്ള കുറച്ച് ഫോട്ടോകൾ ഇതിനായി ആവശ്യമാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്, ഓരോ ഫ്രെയിമിലെയും ക്യാമറയുടെ സ്ഥാനത്തോടൊപ്പം.
ഈ ചിത്രങ്ങൾ എത്രയും വേഗം എടുക്കുന്നുവോ അത്രയും നല്ലത്, പ്രത്യേകിച്ച് ചലിക്കുന്ന അഭിനേതാക്കളോ വസ്തുക്കളോ ഉള്ള സീനുകളിൽ.
3D പിക്ചർ ക്യാപ്ചറിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ വളരെയധികം ചലനമുണ്ടായാൽ AI- ജനറേറ്റ് ചെയ്ത 2D രംഗം സ്മഡ്ജ് ചെയ്യപ്പെടും.
3D പരിതസ്ഥിതിയിലെ ഏത് സ്ഥലത്തുനിന്നും എല്ലാ ദിശയിലും പ്രകാശത്തിന്റെ നിറം പ്രവചിക്കുന്നതിലൂടെ, മുഴുവൻ ചിത്രവും നിർമ്മിക്കുന്നതിന് NeRF ഈ ഡാറ്റ അവശേഷിപ്പിച്ച വിടവുകൾ ഫലപ്രദമായി നികത്തുന്നു.
ശരിയായ ഇൻപുട്ടുകൾ ലഭിച്ചതിന് ശേഷം രണ്ട് മില്ലിസെക്കൻഡിനുള്ളിൽ NeRF-ന് ഒരു 3D രംഗം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്നതിനാൽ, ഇന്നുവരെയുള്ള ഏറ്റവും വേഗതയേറിയ NeRF സമീപനമാണിത്.
NeRF വളരെ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അത് ഫലത്തിൽ തൽക്ഷണമാണ്, അതിനാൽ അതിന്റെ പേര്. പോളിഗോണൽ മെഷുകൾ പോലെയുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് 3D പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ വെക്റ്റർ ചിത്രങ്ങളാണെങ്കിൽ, NeRF-കൾ ബിറ്റ്മാപ്പ് ഇമേജുകളാണ്: ഒരു വസ്തുവിൽ നിന്നോ ഒരു സീനിനുള്ളിൽ നിന്നോ പ്രകാശം പുറപ്പെടുന്ന രീതി അവ സാന്ദ്രമായി പകർത്തുന്നു.
തൽക്ഷണ NeRF 3D ക്യാമറകളും JPEG കംപ്രഷനും 2D ഫോട്ടോഗ്രാഫിക്ക് വേണ്ടിയുള്ളതിനാൽ 3D ന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, ഇത് XNUMXD ക്യാപ്ചർ, പങ്കിടൽ എന്നിവയുടെ വേഗതയും സൗകര്യവും എത്തിച്ചേരലും നാടകീയമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
വെർച്വൽ ലോകങ്ങൾക്കായി അവതാറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മുഴുവൻ ദൃശ്യങ്ങളും നിർമ്മിക്കാൻ തൽക്ഷണ NeRF ഉപയോഗിക്കാം.
പോളറോയിഡ് ഫോട്ടോകളുടെ ആദ്യ നാളുകൾക്ക് ആദരാഞ്ജലികൾ അർപ്പിക്കാൻ, എൻവിഡിയ റിസർച്ച് ടീം ആൻഡി വാർഹോൾ തൽക്ഷണ ഫോട്ടോ എടുക്കുന്നതിന്റെ പ്രസിദ്ധമായ ഒരു ഷോട്ട് പുനഃസൃഷ്ടിക്കുകയും തൽക്ഷണ NeRF ഉപയോഗിച്ച് അതിനെ ഒരു 3D സീനാക്കി മാറ്റുകയും ചെയ്തു.
ഇത് ശരിക്കും 1,000 മടങ്ങ് വേഗതയേറിയതാണോ?
ഒരു 3D രംഗം അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും ഗുണനിലവാരവും അനുസരിച്ച് NeRF-ന് മുമ്പ് സൃഷ്ടിക്കാൻ മണിക്കൂറുകൾ എടുത്തേക്കാം.
AI ഈ പ്രക്രിയയെ വളരെയധികം വേഗത്തിലാക്കി, പക്ഷേ ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇനിയും മണിക്കൂറുകൾ എടുത്തേക്കാം. NVIDIA തുടക്കമിട്ട മൾട്ടി-റെസല്യൂഷൻ ഹാഷ് എൻകോഡിംഗ് എന്ന രീതി ഉപയോഗിച്ച്, തൽക്ഷണ NeRF റെൻഡർ സമയം 1,000 മടങ്ങ് കുറയ്ക്കുന്നു.
മാതൃക സൃഷ്ടിക്കാൻ Tiny CUDA Neural Networks പാക്കേജും NVIDIA CUDA ടൂൾകിറ്റും ഉപയോഗിച്ചു. NVIDIA അനുസരിച്ച്, ഇത് ഒരു ഭാരം കുറഞ്ഞ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആയതിനാൽ, ഇത് ഒരു NVIDIA GPU-ൽ പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും, NVIDIA ടെൻസർ കോർ കാർഡുകൾ ഏറ്റവും വേഗതയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
കേസ് ഉപയോഗിക്കുക
ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രയോഗങ്ങളിലൊന്നാണ് സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് ഓട്ടോമൊബൈലുകൾ. ഈ വാഹനങ്ങൾ പ്രധാനമായും സഞ്ചരിക്കുന്നത് അവരുടെ ചുറ്റുപാടുകളെ സങ്കൽപ്പിച്ചാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, ഇന്നത്തെ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രശ്നം അത് വിചിത്രവും കുറച്ച് സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, തൽക്ഷണ NeRF ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് കാറിന് യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ വസ്തുക്കളുടെ വലുപ്പവും രൂപവും ഏകദേശ/മനസ്സിലാക്കാൻ വേണ്ടത് നിശ്ചല ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ എടുക്കുകയും അവയെ 3D ആക്കി മാറ്റുകയും തുടർന്ന് ആ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്.
മെറ്റാവേസിൽ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു ഉപയോഗം ഇനിയും ഉണ്ടായേക്കാം വീഡിയോ ഗെയിം ഉത്പാദന വ്യവസായങ്ങൾ.
അവതാറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മുഴുവൻ വെർച്വൽ ലോകങ്ങളും വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കാൻ തൽക്ഷണ NeRF നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നതിനാൽ, ഇത് ശരിയാണ്.
ഏതാണ്ട് കുറച്ച് 3D പ്രതീകം മോഡലിംഗ് ആവശ്യമായി വരും, കാരണം നിങ്ങൾ ചെയ്യേണ്ടത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല, അത് നിങ്ങൾക്കായി ഒരു പ്രതീകം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യും.
കൂടാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അധിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രയോഗിക്കുന്നത് എൻവിഡിയ ഇപ്പോഴും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഭാഷകൾ മുമ്പത്തേതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ കൃത്യമായി വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനും പൊതുവായ ഉദ്ദേശ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം ആഴത്തിലുള്ള പഠനം വിപുലമായ ജോലികൾക്കായി ഇപ്പോൾ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
പല ഗ്രാഫിക്സ് പ്രശ്നങ്ങളും പ്രശ്നത്തിന്റെ സുഗമമോ സ്പാർസിറ്റിയോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാ ഘടനകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു.
എൻവിഡിയയുടെ മൾട്ടി-റെസല്യൂഷൻ ഹാഷ് എൻകോഡിംഗ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന പ്രായോഗിക പഠന-അടിസ്ഥാന ബദൽ ജോലിഭാരം പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ പ്രസക്തമായ വിശദാംശങ്ങളിൽ സ്വയമേ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
ഉള്ളിൽ കാര്യങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ, ഉദ്യോഗസ്ഥനെ പരിശോധിക്കുക സാമൂഹികം സംഭരണിയാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക