न्यूरल रेंडरिंग हे सखोल शिक्षणातील एक उदयोन्मुख तंत्र आहे ज्याचा उद्देश न्यूरल नेटवर्कसह संगणक ग्राफिक्सच्या शास्त्रीय पाइपलाइनला वाढवणे आहे.
न्यूरल रेंडरिंग अल्गोरिदमसाठी एकाच दृश्याच्या भिन्न कोनांचे प्रतिनिधित्व करणाऱ्या प्रतिमांचा संच आवश्यक असेल. या प्रतिमा नंतर त्याच दृश्याचे नवीन कोन आउटपुट करू शकणारे मॉडेल तयार करण्यासाठी न्यूरल नेटवर्कमध्ये दिले जातील.
न्यूरल रेंडरिंगची चमक अधिक संगणकीयदृष्ट्या मागणी असलेल्या शास्त्रीय पद्धतींवर अवलंबून न राहता तपशीलवार फोटोरिअलिस्टिक दृश्ये कशी अचूकपणे पुन्हा तयार करू शकतात.
न्यूरल रेंडरिंग कसे कार्य करते हे जाणून घेण्याआधी, शास्त्रीय प्रस्तुतीकरणाच्या मूलभूत गोष्टींवर जाऊ या.
शास्त्रीय प्रस्तुतीकरण म्हणजे काय?
प्रथम शास्त्रीय प्रस्तुतीकरणात वापरल्या जाणार्या विशिष्ट पद्धती समजून घेऊ.
शास्त्रीय प्रस्तुतीकरण म्हणजे त्रिमितीय दृश्याची 2D प्रतिमा तयार करण्यासाठी वापरल्या जाणार्या तंत्रांचा संच. प्रतिमा संश्लेषण म्हणूनही ओळखले जाते, शास्त्रीय प्रस्तुतीकरण विविध प्रकारच्या वस्तूंशी प्रकाश कसा संवाद साधतो याचे अनुकरण करण्यासाठी विविध अल्गोरिदम वापरतो.
उदाहरणार्थ, घन विटांचे प्रस्तुतीकरण करताना सावलीची स्थिती किंवा भिंतीची दोन्ही बाजू किती उजळलेली असेल हे निर्धारित करण्यासाठी विशिष्ट अल्गोरिदमची आवश्यकता असेल. त्याचप्रमाणे, आरसा, चमकदार वस्तू किंवा पाण्याचे शरीर यासारख्या प्रकाशाचे परावर्तित किंवा अपवर्तन करणाऱ्या वस्तूंनाही त्यांच्या स्वतःच्या तंत्राची आवश्यकता असते.
शास्त्रीय रेंडरिंगमध्ये, प्रत्येक मालमत्ता बहुभुज जाळीने दर्शविली जाते. शेडर प्रोग्राम नंतर निर्दिष्ट प्रकाश आणि कोन दिल्याने ऑब्जेक्ट कसा दिसेल हे निर्धारित करण्यासाठी इनपुट म्हणून बहुभुज वापरेल.
रिअॅलिस्टिक रेंडरींगला जास्त गणन शक्ती आवश्यक असेल कारण आमच्या मालमत्तेमध्ये इनपुट म्हणून वापरण्यासाठी लाखो बहुभुज असतात. हॉलीवूडच्या ब्लॉकबस्टर्समध्ये सामान्यतः संगणकाद्वारे व्युत्पन्न केलेले आउटपुट रेंडर होण्यासाठी काही आठवडे किंवा महिने लागतात आणि लाखो डॉलर्स खर्च होऊ शकतात.
रे ट्रेसिंगचा दृष्टीकोन विशेषतः महाग आहे कारण अंतिम प्रतिमेतील प्रत्येक पिक्सेलला प्रकाश स्रोतापासून ऑब्जेक्ट आणि कॅमेराकडे जाणार्या प्रकाशाच्या मार्गाची गणना करणे आवश्यक आहे.
हार्डवेअरमधील प्रगतीमुळे वापरकर्त्यांसाठी ग्राफिक्स रेंडरिंग अधिक सुलभ झाले आहे. उदाहरणार्थ, अनेक नवीनतम व्हिडिओ गेम फोटो-रिअॅलिस्टिक रिफ्लेक्शन्स आणि शॅडो सारख्या किरण-ट्रेस केलेल्या प्रभावांना अनुमती द्या जोपर्यंत त्यांचे हार्डवेअर कार्य करण्यासाठी आहे.
नवीनतम GPUs (ग्राफिक प्रोसेसिंग युनिट्स) विशेषत: CPU ला फोटो-रिअलिस्टिक ग्राफिक्स रेंडर करण्यासाठी आवश्यक असलेली अत्यंत क्लिष्ट गणना हाताळण्यास मदत करण्यासाठी तयार केले आहेत.
न्यूरल रेंडरिंगचा उदय
न्यूरल रेंडरिंग वेगळ्या पद्धतीने प्रस्तुतीकरण समस्येचा सामना करण्याचा प्रयत्न करते. प्रकाश वस्तूंशी कसा संवाद साधतो याचे अनुकरण करण्यासाठी अल्गोरिदम वापरण्याऐवजी, एखाद्या विशिष्ट कोनातून दृश्य कसे दिसावे हे शिकणारे मॉडेल तयार केले तर?
फोटोरिअलिस्टिक दृश्ये तयार करण्याचा शॉर्टकट म्हणून तुम्ही याचा विचार करू शकता. न्यूरल रेंडरिंगसह, आम्हाला प्रकाश एखाद्या वस्तूशी कसा संवाद साधतो हे मोजण्याची गरज नाही, आम्हाला फक्त पुरेसा प्रशिक्षण डेटा हवा आहे.
हा दृष्टिकोन संशोधकांना सादर न करता जटिल दृश्यांचे उच्च-गुणवत्तेचे रेंडर तयार करण्यास अनुमती देतो
न्यूरल फील्ड काय आहेत?
आधी सांगितल्याप्रमाणे, बहुतेक 3D रेंडर प्रत्येक ऑब्जेक्टच्या आकार आणि पोत वर डेटा संग्रहित करण्यासाठी बहुभुज जाळी वापरतात.
तथापि, त्रिमितीय वस्तूंचे प्रतिनिधित्व करण्याची पर्यायी पद्धत म्हणून न्यूरल फील्ड लोकप्रिय होत आहेत. बहुभुज जाळीच्या विपरीत, न्यूरल फील्ड भिन्न आणि सतत असतात.
जेव्हा आपण म्हणतो की न्यूरल फील्ड भिन्न आहेत तेव्हा आपल्याला काय म्हणायचे आहे?
न्यूरल फील्डमधील 2D आउटपुट आता फक्त न्यूरल नेटवर्कचे वजन समायोजित करून फोटोरिअलिस्टिक होण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाऊ शकते.
न्यूरल फील्ड वापरून, आम्हाला यापुढे दृश्य रेंडर करण्यासाठी प्रकाशाच्या भौतिकशास्त्राचे अनुकरण करण्याची आवश्यकता नाही. फायनल रेंडर कसे प्रज्वलित केले जाईल याचे ज्ञान आता आमच्या वजनांमध्ये अस्पष्टपणे साठवले गेले आहे मज्जासंस्थेसंबंधीचा नेटवर्क.
हे आम्हाला फक्त मूठभर फोटो किंवा व्हिडिओ फुटेजमधून तुलनेने द्रुतपणे नवीन प्रतिमा आणि व्हिडिओ तयार करण्यास अनुमती देते.
न्यूरल फील्ड कसे प्रशिक्षित करावे?
आता आपल्याला न्यूरल फील्ड कसे कार्य करते याच्या मूलभूत गोष्टी माहित आहेत, चला एक नजर टाकूया की संशोधक न्यूरल रेडियंस फील्ड कसे प्रशिक्षित करू शकतात किंवा NeRF.
प्रथम, आम्हाला दृश्याच्या यादृच्छिक निर्देशांकांचा नमुना घ्यावा लागेल आणि त्यांना न्यूरल नेटवर्कमध्ये फीड करावे लागेल. हे नेटवर्क नंतर फील्ड मात्रा तयार करण्यास सक्षम असेल.
उत्पादित फील्ड परिमाण आम्ही तयार करू इच्छित दृश्याच्या इच्छित पुनर्रचना डोमेनमधील नमुने मानले जातात.
त्यानंतर आम्हाला वास्तविक 2D प्रतिमांवर पुनर्रचना मॅप करण्याची आवश्यकता असेल. एक अल्गोरिदम नंतर पुनर्रचना त्रुटीची गणना करेल. ही त्रुटी न्यूरल नेटवर्कला दृश्याची पुनर्रचना करण्याची क्षमता अनुकूल करण्यासाठी मार्गदर्शन करेल.
न्यूरल रेंडरिंगचे अनुप्रयोग
कादंबरी दृश्य संश्लेषण
कादंबरी दृश्य संश्लेषण मर्यादित संख्येच्या दृष्टीकोनातून डेटा वापरून नवीन कोनातून कॅमेरा दृष्टीकोन तयार करण्याच्या कार्याचा संदर्भ देते.
न्यूरल रेंडरिंग तंत्र डेटासेटमधील प्रत्येक प्रतिमेसाठी कॅमेराच्या सापेक्ष स्थितीचा अंदाज लावण्याचा प्रयत्न करतात आणि तो डेटा न्यूरल नेटवर्कमध्ये फीड करतात.
न्यूरल नेटवर्क नंतर दृश्याचे 3D प्रतिनिधित्व तयार करेल जेथे 3D स्पेसमधील प्रत्येक बिंदूचा रंग आणि घनता संबंधित आहे.
मध्ये NeRF ची नवीन अंमलबजावणी Google मार्ग दृश्य वापरकर्त्यांना रिअल-जगातील स्थाने एक्सप्लोर करण्याची अनुमती देण्यासाठी कादंबरी दृश्य संश्लेषण वापरते जसे की ते एखादा व्हिडिओ घेत असलेल्या कॅमेरा नियंत्रित करत आहेत. हे पर्यटकांना विशिष्ट साइटवर प्रवास करण्याचा निर्णय घेण्यापूर्वी इमर्सिव्ह पद्धतीने गंतव्ये एक्सप्लोर करण्यास अनुमती देते.
फोटो-वास्तववादी अवतार
न्यूरल रेंडरिंगमधील प्रगत तंत्रे अधिक वास्तववादी डिजिटल अवतारांसाठी मार्ग प्रशस्त करू शकतात. हे अवतार नंतर विविध भूमिकांसाठी वापरले जाऊ शकतात जसे की आभासी सहाय्यक किंवा ग्राहक सेवा, किंवा वापरकर्त्यांना त्यांची समानता समाविष्ट करण्याचा एक मार्ग म्हणून व्हिडिओ गेम किंवा सिम्युलेटेड रेंडर.
उदाहरणार्थ, ए कागद मार्च 2023 मध्ये प्रकाशित, काही मिनिटांच्या व्हिडीओ फुटेजनंतर फोटो-रिअलिस्टिक अवतार तयार करण्यासाठी न्यूरल रेंडरिंग तंत्राचा वापर सुचवते.
निष्कर्ष
न्यूरल रेंडरिंग हे अभ्यासाचे एक रोमांचक क्षेत्र आहे ज्यामध्ये संपूर्ण संगणक ग्राफिक्स उद्योग बदलण्याची क्षमता आहे.
तंत्रज्ञान 3D मालमत्तांच्या निर्मितीसाठी प्रवेशाचा अडथळा कमी करू शकते. व्हिज्युअल इफेक्ट टीमना काही मिनिटे फोटो-रिअलिस्टिक ग्राफिक्स रेंडर करण्यासाठी काही दिवस प्रतीक्षा करावी लागणार नाही.
विद्यमान VR आणि AR ऍप्लिकेशन्ससह तंत्रज्ञान एकत्रित केल्याने विकासकांना अधिक इमर्सिव्ह अनुभव तयार करता येऊ शकतात.
न्यूरल रेंडरिंगची खरी क्षमता काय आहे असे तुम्हाला वाटते?
प्रत्युत्तर द्या