न्यूरल रेन्डरिङ गहिरो सिकाइमा एउटा उदीयमान प्रविधि हो जसको उद्देश्य न्यूरल नेटवर्कहरूसँग कम्प्युटर ग्राफिक्सको शास्त्रीय पाइपलाइनलाई बढाउने हो।
एक न्यूरल रेन्डरिङ एल्गोरिदमलाई एउटै दृश्यको विभिन्न कोणहरू प्रतिनिधित्व गर्ने छविहरूको सेट चाहिन्छ। यी तस्बिरहरू त्यसपछि एउटै दृश्यको नयाँ कोणहरू आउटपुट गर्न सक्ने मोडेल सिर्जना गर्न न्यूरल नेटवर्कमा फिड गरिनेछ।
न्यूरल रेन्डरिङको पछाडिको चमक यो छ कि यसले शास्त्रीय विधिहरूमा भर नपरिकन विस्तृत फोटोरियलिस्टिक दृश्यहरू कसरी सही रूपमा पुन: सिर्जना गर्न सक्छ जुन बढी कम्प्युटेशनली माग हुन सक्छ।
तंत्रिका रेन्डरिङले कसरी काम गर्छ भन्ने कुरामा डाइभ गर्नु अघि, शास्त्रीय रेन्डरिङका आधारभूत कुराहरूमा जाऔं।
शास्त्रीय प्रतिपादन के हो?
पहिले क्लासिकल रेन्डरिङमा प्रयोग गरिने विशिष्ट विधिहरू बुझौं।
शास्त्रीय प्रतिपादनले त्रि-आयामी दृश्यको 2D छवि सिर्जना गर्न प्रयोग गरिने प्रविधिहरूको सेटलाई जनाउँछ। छवि संश्लेषणको रूपमा पनि चिनिन्छ, क्लासिकल रेन्डरिङले विभिन्न प्रकारका वस्तुहरूसँग प्रकाश कसरी अन्तरक्रिया गर्छ भन्ने अनुकरण गर्न विभिन्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्दछ।
उदाहरणका लागि, ठोस इट्टा रेन्डर गर्दा छायाँको स्थिति वा पर्खालको दुबै छेउ कति राम्रोसँग उज्यालो हुनेछ भनेर निर्धारण गर्न एल्गोरिदमको एक विशेष सेट चाहिन्छ। त्यसैगरी, ऐना, चम्किलो वस्तु, वा पानीको शरीर जस्ता प्रकाशलाई प्रतिबिम्बित गर्ने वा अपवर्तित गर्ने वस्तुहरूलाई पनि आफ्नै प्रविधिहरू चाहिन्छ।
शास्त्रीय रेन्डरिङमा, प्रत्येक सम्पत्तिलाई बहुभुज जालले प्रतिनिधित्व गरिन्छ। शेडर प्रोग्रामले निर्दिष्ट प्रकाश र कोण दिएर वस्तु कस्तो देखिन्छ भनेर निर्धारण गर्न इनपुटको रूपमा बहुभुज प्रयोग गर्नेछ।
हाम्रो सम्पत्तिमा लाखौं बहुभुजहरू इनपुटको रूपमा प्रयोग गर्न सकिने हुनाले यथार्थपरक रेन्डरिङलाई धेरै गणना शक्ति चाहिन्छ। हलिउड ब्लकबस्टरहरूमा सामान्य रूपमा कम्प्युटर-उत्पन्न आउटपुट रेन्डर हुन हप्ता वा महिना पनि लाग्छ र लाखौं डलर खर्च हुन सक्छ।
रे ट्रेसिङ दृष्टिकोण विशेष गरी महँगो छ किनभने अन्तिम छविमा प्रत्येक पिक्सेललाई प्रकाश स्रोतबाट वस्तु र क्यामेरामा जाने बाटोको प्रकाशको गणना चाहिन्छ।
हार्डवेयरमा भएको प्रगतिले ग्राफिक्स रेन्डरिङलाई प्रयोगकर्ताहरूका लागि धेरै पहुँचयोग्य बनाएको छ। उदाहरणका लागि, नवीनतम धेरै भिडियो खेल किरण-ट्रेस गरिएका प्रभावहरूलाई अनुमति दिनुहोस् जस्तै फोटो-यथार्थवादी प्रतिबिम्ब र छायाहरू जबसम्म तिनीहरूको हार्डवेयर कार्यमा छ।
नवीनतम GPU हरू (ग्राफिक प्रशोधन एकाइहरू) विशेष रूपमा CPU लाई तस्बिर-यथार्थवादी ग्राफिक्स रेन्डर गर्न आवश्यक पर्ने जटिल गणनाहरू ह्यान्डल गर्न मद्दतको लागि बनाइएको हो।
न्यूरल रेन्डरिङको उदय
न्यूरल रेन्डरिङले रेन्डरिङ समस्यालाई फरक तरिकाले समाधान गर्ने प्रयास गर्छ। प्रकाशले वस्तुहरूसँग कसरी अन्तरक्रिया गर्छ भन्ने अनुकरण गर्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्नुको सट्टा, यदि हामीले एउटा मोडेल सिर्जना गर्यौं जसले दृश्यलाई निश्चित कोणबाट कसरी हेर्नु पर्छ भनेर जान्न सक्छ?
तपाईं यसलाई फोटोरियलिस्टिक दृश्यहरू सिर्जना गर्न सर्टकटको रूपमा सोच्न सक्नुहुन्छ। न्यूरल रेन्डरिङको साथ, हामीलाई प्रकाशले वस्तुसँग कसरी अन्तरक्रिया गर्छ भनेर गणना गर्न आवश्यक छैन, हामीलाई पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा चाहिन्छ।
यो दृष्टिकोणले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई प्रदर्शन नगरी जटिल दृश्यहरूको उच्च-गुणस्तरको रेन्डरहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ
तंत्रिका क्षेत्रहरू के हुन्?
पहिले उल्लेख गरिए अनुसार, धेरैजसो 3D रेन्डरहरूले प्रत्येक वस्तुको आकार र बनावटमा डाटा भण्डारण गर्न बहुभुज जालहरू प्रयोग गर्छन्।
यद्यपि, न्यूरल क्षेत्रहरू तीन-आयामी वस्तुहरू प्रतिनिधित्व गर्ने वैकल्पिक विधिको रूपमा लोकप्रियता प्राप्त गर्दैछन्। बहुभुज जालहरूको विपरीत, तंत्रिका क्षेत्रहरू भिन्न र निरन्तर हुन्छन्।
जब हामीले तंत्रिका क्षेत्रहरू भिन्न छन् भन्नुको अर्थ के हो?
न्यूरल क्षेत्रबाट 2D आउटपुटलाई अब केवल न्यूरल नेटवर्कको वजन समायोजन गरेर फोटोरियलिस्टिक बन्न प्रशिक्षित गर्न सकिन्छ।
तंत्रिका क्षेत्रहरू प्रयोग गरेर, हामीले अब दृश्य प्रस्तुत गर्न प्रकाशको भौतिकी अनुकरण गर्न आवश्यक छैन। अन्तिम रेन्डर कसरी प्रज्वलित हुनेछ भन्ने ज्ञान अब हाम्रो तौल भित्र अस्पष्ट रूपमा भण्डार गरिएको छ तंत्रिका सञ्जाल.
यसले हामीलाई थोरै तस्बिरहरू वा भिडियो फुटेजहरूबाट अपेक्षाकृत चाँडै उपन्यास छविहरू र भिडियोहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ।
न्यूरल फिल्डलाई कसरी तालिम दिने?
अब जब हामीले तंत्रिका क्षेत्रले कसरी काम गर्छ भन्ने आधारभूत कुराहरू जान्दछौं, हेरौं कसरी अनुसन्धानकर्ताहरूले तंत्रिका चमक क्षेत्रलाई तालिम दिन सक्षम छन् वा एनआरएफ.
पहिले, हामीले दृश्यको अनियमित निर्देशांकहरू नमूना गर्न आवश्यक छ र तिनीहरूलाई न्यूरल नेटवर्कमा फीड गर्न आवश्यक छ। यस नेटवर्कले त्यसपछि क्षेत्र मात्रा उत्पादन गर्न सक्षम हुनेछ।
उत्पादन गरिएको क्षेत्र परिमाणहरूलाई हामीले सिर्जना गर्न चाहेको दृश्यको इच्छित पुनर्निर्माण डोमेनबाट नमूनाहरू मानिन्छ।
हामीले त्यसपछि वास्तविक 2D छविहरूमा पुनर्निर्माण नक्सा गर्न आवश्यक छ। एल्गोरिदमले त्यसपछि पुनर्निर्माण त्रुटि गणना गर्नेछ। यो त्रुटिले दृश्यलाई पुन: निर्माण गर्ने क्षमतालाई अनुकूलन गर्न तंत्रिका नेटवर्कलाई मार्गदर्शन गर्नेछ।
तंत्रिका प्रतिपादन को आवेदन
उपन्यास दृश्य संश्लेषण
उपन्यास दृश्य संश्लेषणले सीमित संख्याको परिप्रेक्ष्यबाट डाटा प्रयोग गरेर नयाँ कोणबाट क्यामेरा परिप्रेक्ष्यहरू सिर्जना गर्ने कार्यलाई जनाउँछ।
तंत्रिका प्रतिपादन प्रविधिहरूले डेटासेटमा प्रत्येक छविको लागि क्यामेराको सापेक्ष स्थिति अनुमान गर्ने प्रयास गर्दछ र त्यो डाटालाई न्यूरल नेटवर्कमा फिड गर्दछ।
न्यूरल नेटवर्कले त्यसपछि दृश्यको 3D प्रतिनिधित्व सिर्जना गर्नेछ जहाँ 3D स्पेसको प्रत्येक बिन्दुसँग सम्बन्धित रंग र घनत्व छ।
मा NeRFs को नयाँ कार्यान्वयन गुगल स्ट्रीट हेर्नुहोस् उपन्यास दृश्य संश्लेषण प्रयोग गर्दछ प्रयोगकर्ताहरूलाई वास्तविक-विश्व स्थानहरू अन्वेषण गर्न अनुमति दिन तिनीहरूले भिडियो खिच्ने क्यामेरा नियन्त्रण गर्दैछन्। यसले पर्यटकहरूलाई विशेष साइटमा यात्रा गर्ने निर्णय गर्नु अघि इमर्सिभ तरिकामा गन्तव्यहरू अन्वेषण गर्न अनुमति दिन्छ।
फोटो-यथार्थवादी अवतारहरू
न्यूरल रेन्डरिङमा उन्नत प्रविधिहरूले थप यथार्थपरक डिजिटल अवतारहरूको लागि मार्ग प्रशस्त गर्न सक्छ। यी अवतारहरू त्यसपछि भर्चुअल सहायक वा ग्राहक सेवा जस्ता विभिन्न भूमिकाहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ, वा प्रयोगकर्ताहरूको लागि आफ्नो समानता सम्मिलित गर्ने तरिकाको रूपमा। भिडियो गेम वा सिमुलेटेड रेन्डर।
उदाहरणका लागि, ए कागज मार्च २०२३ मा प्रकाशित भिडियो फुटेजको केही मिनेट पछि तस्बिर-यथार्थवादी अवतार सिर्जना गर्न न्यूरल रेन्डरिङ प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सुझाव दिन्छ।
निष्कर्ष
न्यूरल रेन्डरिङ अध्ययनको एक रोमाञ्चक क्षेत्र हो जसमा सम्पूर्ण कम्प्युटर ग्राफिक्स उद्योगलाई परिवर्तन गर्ने क्षमता छ।
टेक्नोलोजीले थ्रीडी सम्पत्तिहरूको सिर्जनाको लागि प्रवेशको अवरोधलाई कम गर्न सक्छ। भिजुअल इफेक्ट टोलीहरूले अब केही मिनेटको तस्बिर-यथार्थवादी ग्राफिक्स प्रस्तुत गर्न दिनहरू पर्खनु पर्दैन।
अवस्थित VR र AR अनुप्रयोगहरूसँग प्रविधिको संयोजनले विकासकर्ताहरूलाई थप इमर्सिभ अनुभवहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन सक्छ।
तपाई के सोच्नुहुन्छ तंत्रिका प्रतिपादनको लागि वास्तविक सम्भावना के हो?
जवाफ छाड्नुस्