Neural rendering သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင် ပေါ်ထွက်လာသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့်အတူ ကွန်ပျူတာဂရပ်ဖစ်၏ ဂန္တဝင်ပိုက်လိုင်းကို တိုးမြှင့်ရန် ရည်ရွယ်သည်။
အာရုံကြောပုံဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် တူညီသောမြင်ကွင်းတစ်ခု၏ မတူညီသောထောင့်များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ရုပ်ပုံအစုအဝေးတစ်ခု လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် တူညီသောရှုခင်း၏ ထောင့်အသစ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန်အတွက် ဤပုံများကို အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုထဲသို့ ထည့်သွင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။
အာရုံကြော ပုံဖော်ခြင်း၏ နောက်ကွယ်မှ ထက်မြက်မှုမှာ တွက်ချက်မှုအရ ပိုမိုတောင်းဆိုနိုင်သည့် ရှေးရိုးနည်းလမ်းများကို အားကိုးစရာမလိုဘဲ အသေးစိတ်သော ဓာတ်ပုံအစစ်အမှန်များကို တိကျစွာ ပြန်လည်ဖန်တီးနိုင်ပုံတွင် တည်ရှိသည်။
အာရုံကြော ပုံဖော်ခြင်း အလုပ်လုပ်ပုံကို မလေ့လာမီ၊ ဂန္ထဝင် ပုံဖေါ်ခြင်း၏ အခြေခံအချက်များကို ကြည့်ကြပါစို့။
Classical Rendering ဆိုတာ ဘာလဲ။
classical rendering မှာသုံးတဲ့ ပုံမှန်နည်းလမ်းတွေကို အရင်နားလည်ရအောင်။
Classical rendering သည် သုံးဖက်မြင်မြင်ကွင်းတစ်ခု၏ 2D ရုပ်ပုံဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာအစုံကို ရည်ညွှန်းသည်။ ရုပ်ပုံပေါင်းစပ်ခြင်းဟုလည်း လူသိများသော၊ ဂန္ထဝင်ပုံဖေါ်ခြင်းသည် မတူညီသော အရာဝတ္ထုများနှင့် အလင်းတို့ မည်သို့အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပုံကို အတုယူရန် အမျိုးမျိုးသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အစိုင်အခဲအုတ်ကို ပုံဖော်ခြင်းသည် အရိပ်၏အနေအထား သို့မဟုတ် နံရံ၏တစ်ဖက်တစ်ချက်စီတွင် အလင်းရောင်မည်မျှကောင်းမွန်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် သီးခြားအယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ အလားတူ၊ မှန်၊ တောက်ပြောင်သော အရာဝတ္ထု သို့မဟုတ် ရေ၏ကိုယ်ထည်ကဲ့သို့သော အလင်းကို ရောင်ပြန်ဟပ် သို့မဟုတ် အလင်းပြန်သည့် အရာများသည်လည်း ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်နည်းပညာများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
ဂန္ထဝင်ပုံဖေါ်ခြင်းတွင်၊ ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုစီကို polygon mesh ဖြင့်ကိုယ်စားပြုသည်။ ထို့နောက် သတ်မှတ်ထားသော အလင်းရောင်နှင့် ထောင့်ကို ပေးထားသည့် အရာဝတ္ထုသည် မည်သို့မည်ပုံမည်ပုံရှိမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် Shader ပရိုဂရမ်သည် polygon အား ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ပိုင်ဆိုင်မှုများတွင် ထည့်သွင်းမှုအဖြစ်အသုံးပြုရန် polygons သန်းပေါင်းများစွာရှိသောကြောင့် လက်တွေ့ဆန်သော rendering သည် တွက်ချက်မှုစွမ်းအားများစွာလိုအပ်ပါသည်။ ဟောလိဝုဒ်ရုပ်ရှင်ကားများတွင် တွေ့ရလေ့ရှိသည့် ကွန်ပျူတာမှ ထုတ်လုပ်သည့် ထုတ်ကုန်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် တင်ဆက်ရန် ရက်သတ္တပတ် သို့မဟုတ် လများပင် ကြာပြီး ဒေါ်လာသန်းပေါင်းများစွာ ကုန်ကျနိုင်သည်။
နောက်ဆုံးပုံရှိ pixel တစ်ခုစီသည် အလင်းရင်းမြစ်မှ အရာဝတ္ထုဆီသို့ နှင့် ကင်မရာဆီသို့ အလင်းယူသည့်လမ်းကြောင်းကို တွက်ချက်ရန် လိုအပ်သောကြောင့် ray tracing ချဉ်းကပ်မှုမှာ အထူးစျေးကြီးသည်။
ဟာ့ဒ်ဝဲ၏ တိုးတက်မှုများသည် အသုံးပြုသူများအတွက် ဂရပ်ဖစ် rendering ကို ပိုမို၍ အဆင်ပြေစေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, အများအပြားနောက်ဆုံးပေါ် ဗီဒီယိုဂိမ်းများ ၎င်းတို့၏ ဟာ့ဒ်ဝဲသည် လုပ်ငန်းတာဝန် ထမ်းဆောင်နေသရွေ့ ဓာတ်ပုံ-လက်တွေ့ဆန်သော ရောင်ပြန်ဟပ်မှုများနှင့် အရိပ်များကဲ့သို့ ရောင်ခြည်-ခြေရာခံ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ခွင့်ပြုပါ။
ဓာတ်ပုံ-လက်တွေ့ကျသော ဂရပ်ဖစ်များ တင်ဆက်ရန်အတွက် လိုအပ်သော အလွန်ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများကို CPU က ကူညီပေးရန်အတွက် နောက်ဆုံးပေါ် GPUs (ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ်များ) ကို အထူးတည်ဆောက်ထားပါသည်။
Neural Rendering ထွန်းကားလာခြင်း
Neural rendering သည် rendering ပြဿနာကို မတူညီသောနည်းလမ်းဖြင့် ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားသည်။ အလင်းသည် အရာဝတ္ထုများနှင့် မည်ကဲ့သို့ တုံ့ပြန်ပုံကို အတုယူရန် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုမည့်အစား၊ မြင်ကွင်းတစ်ခုသည် ရှုထောင့်တစ်ခုမှ မည်သို့မည်ပုံကြည့်ရမည်ကို သိရှိနိုင်သော စံနမူနာတစ်ခုကို ဖန်တီးပါက အဘယ်နည်း။
ဓာတ်ပုံ လက်တွေ့ဆန်သော မြင်ကွင်းများကို ဖန်တီးရန် ဖြတ်လမ်းတစ်ခုအဖြစ် သင်ယူဆနိုင်သည်။ အာရုံကြော ပုံဖော်ခြင်း ဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရာဝတ္ထုတစ်ခုနှင့် အလင်းတို့ မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို တွက်ချက်ရန် မလိုအပ်ပါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုံလောက်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။
ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် သုတေသီများကို လုပ်ဆောင်စရာမလိုဘဲ အရည်အသွေးမြင့် ရှုပ်ထွေးသော မြင်ကွင်းများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
Neural fields ဆိုတာ ဘာလဲ။
အစောပိုင်းတွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ 3D renders အများစုသည် အရာဝတ္ထုတစ်ခုစီ၏ ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် texture ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရန် polygon meshes ကိုအသုံးပြုသည်။
သို့သော်၊ အာရုံကြောနယ်ပယ်များသည် သုံးဖက်မြင်အရာဝတ္ထုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် အခြားနည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် ရေပန်းစားလာပါသည်။ polygon meshes များနှင့်မတူဘဲ၊ အာရုံကြောအကွက်များသည် ကွဲပြားနိုင်ပြီး ဆက်တိုက်ဖြစ်သည်။
အာရုံကြောနယ်ပယ်များသည် ကွဲပြားနိုင်သည်ဟု ဆိုသောအခါ ကျွန်ုပ်တို့ ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
အာရုံကြောနယ်ပယ်မှ 2D အထွက်အား အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အလေးများကို ချိန်ညှိရုံဖြင့် ဓာတ်ပုံလက်တွေ့ဖြစ်လာစေရန် လေ့ကျင့်နိုင်ပါပြီ။
အာရုံကြောနယ်ပယ်များကို အသုံးပြု၍ မြင်ကွင်းတစ်ခုကို ပုံဖော်ရန်အတွက် အလင်း၏ ရူပဗေဒကို အတုယူရန် မလိုအပ်တော့ပါ။ နောက်ဆုံး render ကို မည်ကဲ့သို့ အလင်းပေးမည်ကို သိရှိခြင်းအား ကျွန်ုပ်တို့၏ အလေးများအတွင်း၌ လုံးလုံးလျားလျား သိမ်းဆည်းထားသည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို.
၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဓာတ်ပုံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုဖိုင်အချို့မှ အလျင်အမြန် ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
Neural Field ကို ဘယ်လိုလေ့ကျင့်မလဲ။
ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံကြောနယ်ပယ်တစ်ခု အလုပ်လုပ်ပုံ၏ အခြေခံများကို သိလာရသောအခါ သုတေသီများသည် အာရုံကြောဓာတ်ရောင်ခြည်စက်ကွင်းကို မည်ကဲ့သို့ လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။ NeRF.
ဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မြင်ကွင်းတစ်ခု၏ ကျပန်းသြဒိနိတ်များကို နမူနာယူကာ ၎င်းတို့ကို အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအဖြစ် ကျွေးမွေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့နောက် ဤကွန်ရက်သည် နယ်ပယ်ပမာဏများကို ထုတ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ထုတ်လုပ်ထားသော အကွက်အရေအတွက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ဖန်တီးလိုသော မြင်ကွင်း၏ လိုချင်သော ပြန်လည်တည်ဆောက်ရေးဒိုမိန်းမှ နမူနာများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။
ထို့နောက် ပြန်လည်တည်ဆောက်မှုကို အမှန်တကယ် 2D ရုပ်ပုံများနှင့် မြေပုံဆွဲရန် လိုအပ်ပါမည်။ ထို့နောက် ပြန်လည်တည်ဆောက်ရေးဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းကို အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုက တွက်ချက်မည်ဖြစ်သည်။ ဤအမှားသည် မြင်ကွင်းအား ပြန်လည်တည်ဆောက်နိုင်မှုအား အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
Neural Rendering ၏အသုံးချမှုများ
Novel View Synthesis
Novel view synthesis သည် အကန့်အသတ်ရှိသော ရှုထောင့်မှဒေတာများကို အသုံးပြု၍ ထောင့်အသစ်များမှ ကင်မရာရှုထောင့်များကို ဖန်တီးရန်တာဝန်ကို ရည်ညွှန်းသည်။
Neural rendering techniques များသည် dataset ရှိ ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် camera ၏ ဆက်စပ်အနေအထားကို ခန့်မှန်းပြီး ထို data များကို neural network ထဲသို့ feed လုပ်ပါသည်။
ထို့နောက် အာရုံကြောကွန်ရက်သည် 3D နေရာလွတ်ရှိ အမှတ်တစ်ခုစီတွင် ဆက်စပ်အရောင်နှင့် သိပ်သည်းဆရှိသည့် မြင်ကွင်း၏ 3D ကိုယ်စားပြုမှုကို ဖန်တီးမည်ဖြစ်သည်။
NeRFs ၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုအသစ် Google က Street View အသုံးပြုသူများသည် ဗီဒီယိုရိုက်ကူးနေသည့်ကင်မရာကို ထိန်းချုပ်ထားသကဲ့သို့ လက်တွေ့ကမ္ဘာတည်နေရာများကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေရန် ဆန်းသစ်သောအမြင်ပေါင်းစပ်မှုကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ခရီးသွားများအား သီးခြားဆိုက်တစ်ခုသို့ ခရီးသွားရန် ဆုံးဖြတ်ခြင်းမပြုမီ ပန်းတိုင်များကို နစ်မြုပ်စွာစူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ဓာတ်ပုံ- လက်တွေ့ဆန်သော ကိုယ်ပွားများ
အာရုံကြောပုံဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ အဆင့်မြင့်နည်းပညာများသည် ပိုမိုလက်တွေ့ကျသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိုယ်ပွားများ အတွက် လမ်းခင်းပေးနိုင်သည်။ ထို့နောက် အဆိုပါကိုယ်ပွားရုပ်ပုံများကို virtual assistant သို့မဟုတ် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကဲ့သို့သော ကဏ္ဍအမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူများအတွက် ၎င်းတို့၏သဏ္ဍာန်ကို ထည့်သွင်းရန်အတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုအနေဖြင့်၊ ဗွီဒီယိုဂိမ်း သို့မဟုတ် သရုပ်ဖော်ပုံ။
ဥပမာ, စက္ကူ 2023 ခုနှစ် မတ်လတွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည့် ဗီဒီယိုဖိုင်ကို မိနစ်အနည်းငယ်ကြာပြီးနောက် ဓာတ်ပုံ-လက်တွေ့ဆန်သော ကိုယ်ပွားတစ်ခု ဖန်တီးရန် အာရုံကြောဆိုင်ရာ ပုံဖော်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုထားသည်။
ကောက်ချက်
Neural rendering သည် ကွန်ပြူတာဂရပ်ဖစ်လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးကို ပြောင်းလဲနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည့် စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းသော လေ့လာမှုနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
နည်းပညာသည် 3D ပိုင်ဆိုင်မှုဖန်တီးမှုအတွက် ဝင်ရောက်မှုအတားအဆီးကို လျှော့ချနိုင်သည်။ Visual Effect အဖွဲ့များသည် ဓာတ်ပုံ-လက်တွေ့ဆန်သော ဂရပ်ဖစ်များကို မိနစ်အနည်းငယ်ကြာ တင်ဆက်ရန် ရက်များစွာ စောင့်စရာမလိုတော့ပါ။
နည်းပညာကို လက်ရှိ VR နှင့် AR အပလီကေးရှင်းများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်လည်း developer များအား ပိုမိုစွဲမက်ဖွယ်အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
အာရုံကြော ပုံဖော်ခြင်းအတွက် စစ်မှန်သော အလားအလာသည် အဘယ်နည်းဟု သင်ထင်သနည်း။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave