عصبي رینډینګ په ژورې زده کړې کې یو راپورته کیدونکی تخنیک دی چې هدف یې د عصبي شبکو سره د کمپیوټر ګرافیک کلاسیک پایپ لاین لوړول دي.
د عصبي رینډینګ الګوریتم به د عکسونو سیټ ته اړتیا ولري چې د ورته صحنې مختلف زاویې استازیتوب کوي. دا عکسونه به بیا په عصبي شبکه کې تغذیه شي ترڅو داسې ماډل رامینځته کړي چې کولی شي د ورته صحنې نوې زاویې تولید کړي.
د عصبي رینډینګ شاته وړتیا پدې کې ده چې دا څنګه کولی شي په سمه توګه توضیحي فوټوریالیستیک صحنې بیا رامینځته کړي پرته لدې چې په کلاسیک میتودونو تکیه وکړي چې ممکن ډیر کمپیوټري غوښتنه وي.
مخکې لدې چې د عصبي رینډرینګ کار کولو څرنګوالی وڅیړئ ، راځئ چې د کلاسیک رینډرینګ اساساتو ته لاړ شو.
کلاسیک رینډینګ څه شی دی؟
راځئ چې لومړی په کلاسیک رینډینګ کې کارول شوي ځانګړي میتودونه پوه کړو.
کلاسیک رینډینګ د تخنیکونو سیټ ته اشاره کوي چې د درې اړخیزه صحنې 2D عکس رامینځته کولو لپاره کارول کیږي. د عکس ترکیب په نوم هم پیژندل کیږي، کلاسیک رینډرینګ مختلف الګوریتمونه کاروي ترڅو تقلید وکړي چې رڼا څنګه د مختلفو شیانو سره تعامل کوي.
د مثال په توګه، د یوې قوي خښتې وړاندې کول به د الګوریتم ځانګړي سیټ ته اړتیا ولري ترڅو د سیوري موقعیت وټاکي یا د دیوال دواړه اړخونه څومره روښانه وي. په ورته ډول، هغه شیان چې رڼا منعکس کوي یا انعکاس کوي، لکه عکس، یو ځلیدونکی څیز، یا د اوبو بدن، هم خپل تخنیک ته اړتیا لري.
په کلاسیک رینډینګ کې، هره شتمنۍ د ګوزڼ میش سره ښودل کیږي. د شیډر برنامه به بیا پولیګون د ان پټ په توګه وکاروي ترڅو معلومه کړي چې څیز به د ټاکل شوي ر lightingا او زاویه سره څنګه ښکاري.
ریښتیني رینډینګ به خورا ډیر کمپیوټري ځواک ته اړتیا ولري ځکه چې زموږ شتمنۍ په ملیونونو پولیګون لري ترڅو د ان پټ په توګه وکاروي. د کمپیوټر لخوا تولید شوی محصول چې د هالیوډ په بلاک بسټرونو کې عام دی معمولا اونۍ یا حتی میاشتې وخت نیسي او په ملیونونو ډالرو لګښت کولی شي.
د شعاع تعقیب طریقه په ځانګړې توګه ګرانه ده ځکه چې په وروستي عکس کې هر پکسل د رڼا سرچینې څخه اعتراض او کیمرې ته د رڼا د لارې حساب ته اړتیا لري.
په هارډویر کې پرمختګ د کاروونکو لپاره ګرافیک وړاندې کول خورا ډیر د لاسرسي وړ ګرځولي دي. د بیلګې په توګه، ډیری وروستي ويډيو ګېم د شعاع تعقیب شوي اغیزو ته اجازه ورکړئ لکه د عکس ریالیستیک انعکاس او سیوري تر هغه وخته پورې چې د دوی هارډویر په کار پورې اړه ولري.
وروستي GPUs (د ګرافیک پروسس کولو واحدونه) په ځانګړي ډول جوړ شوي ترڅو د CPU سره مرسته وکړي خورا پیچلي محاسبې اداره کړي چې د عکس ریښتیني ګرافیک وړاندې کولو لپاره اړین دي.
د عصبي رینډرینګ وده
عصبي رینډینګ هڅه کوي د رینډرینګ ستونزه په بل ډول حل کړي. د دې پرځای چې د الګوریتمونو څخه کار واخلئ چې څنګه رڼا د شیانو سره تعامل کوي، نو څه به وي که موږ یو ماډل جوړ کړو چې زده کړي چې یو صحنه باید د یوې ځانګړې زاویې څخه څنګه وګوري؟
تاسو کولی شئ د عکس العمل صحنو رامینځته کولو لپاره د شارټ کټ په توګه فکر وکړئ. د عصبي رینډینګ سره، موږ اړتیا نلرو چې محاسبه وکړو چې رڼا څنګه د یو شی سره تعامل کوي، موږ یوازې د روزنې کافي معلوماتو ته اړتیا لرو.
دا طریقه څیړونکو ته اجازه ورکوي چې د ترسره کولو پرته د پیچلو صحنو لوړ کیفیت رینډرونه رامینځته کړي
عصبي ساحې څه دي؟
لکه څنګه چې مخکې یادونه وشوه، ډیری 3D رینډر د هر څیز شکل او جوړښت کې ډاټا ذخیره کولو لپاره د ګوزڼ میشونه کاروي.
په هرصورت، عصبي ساحې د درې اړخیزو شیانو د استازیتوب لپاره د بدیل میتود په توګه شهرت ترلاسه کوي. د پولیګون میشونو برخلاف ، عصبي ساحې د توپیر وړ او دوامداره دي.
موږ څه معنی لرو کله چې موږ ووایو عصبي ساحې د توپیر وړ دي؟
د عصبي ساحې څخه د 2D محصول اوس د عصبي شبکې وزنونو تنظیم کولو سره د فوتوریاستیک کیدو لپاره روزل کیدی شي.
د عصبي ساحو په کارولو سره ، موږ نور اړتیا نلرو چې د صحنې وړاندې کولو لپاره د ر lightا فزیک انډول کړو. پدې اړه پوهه چې وروستی رینډر به څنګه روښانه شي اوس زموږ په وزنونو کې په ښکاره ډول زیرمه شوی نوریال شبکه.
دا موږ ته اجازه راکوي چې د یو څو عکسونو یا ویډیو فوٹیج څخه نسبتا ګړندي نوي عکسونه او ویډیوګانې رامینځته کړو.
د عصبي ډګر روزنه څنګه؟
اوس چې موږ په اساساتو پوهیږو چې د عصبي ساحه څنګه کار کوي، راځئ چې وګورو چې څیړونکي څنګه کولی شي د عصبي وړانګو ساحه وروزي یا NERF.
لومړی، موږ به د یوې صحنې تصادفي همغږۍ نمونې ته اړتیا ولرو او په عصبي شبکه کې یې تغذیه کړو. دا شبکه به بیا د ساحې مقدار تولید کړي.
د تولید شوي ساحې مقدارونه د هغه صحنې مطلوب بیارغونې ډومین څخه نمونې ګڼل کیږي چې موږ یې رامینځته کول غواړو.
بیا به موږ د ریښتیني 2D عکسونو لپاره د بیارغونې نقشه ته اړتیا ولرو. یو الګوریتم به بیا د بیا رغونې تېروتنه محاسبه کړي. دا تېروتنه به عصبي شبکې ته لارښوونه وکړي چې د صحنې د بیارغونې وړتیا غوره کړي.
د عصبي رینډینګ غوښتنلیکونه
د ناول لید ترکیب
د ناول لید ترکیب د محدود شمیر لیدونو څخه ډیټا په کارولو سره د نوي زاویو څخه د کیمرې لیدونو رامینځته کولو دندې ته اشاره کوي.
د عصبي رینډینګ تخنیکونه هڅه کوي چې په ډیټاسیټ کې د هر عکس لپاره د کیمرې نسبي موقعیت اټکل کړي او دا معلومات عصبي شبکې ته تغذیه کړي.
عصبي شبکه به بیا د صحنې 3D نمایش رامینځته کړي چیرې چې د 3D ځای کې هر ټکی یو اړوند رنګ او کثافت لري.
په کې د NeRFs نوی تطبیق د ګوګل سټریټ کتل د نوي لید ترکیب کاروي ترڅو کاروونکو ته اجازه ورکړي چې د ریښتیني نړۍ موقعیتونه وپلټي لکه څنګه چې دوی د ویډیو اخیستلو کیمره کنټرولوي. دا سیاحانو ته اجازه ورکوي چې یو ځانګړي سایټ ته د سفر کولو پریکړه کولو دمخه په ناڅاپي ډول ځایونه وپلټي.
د انځور-حقیقي اوتارونه
په عصبي رینډرینګ کې پرمختللي تخنیکونه هم کولی شي د ډیرو واقعیتي ډیجیټل اوتارونو لپاره لاره هواره کړي. دا اوتارونه بیا د مختلف رولونو لپاره کارول کیدی شي لکه مجازی معاونین یا د پیرودونکي خدمت ، یا د کاروونکو لپاره د یوې لارې په توګه د دوی ورته والی دننه کړي. ویډیو لوبه یا سمول شوی رینډر.
د مثال په توګه، کاغذ د مارچ په 2023 کې خپور شوی وړاندیز کوي چې د څو دقیقو ویډیو فوٹیج وروسته د عکس ریښتیني اوتار رامینځته کولو لپاره د عصبي رینډرینګ تخنیکونو کارولو وړاندیز کوي.
پایله
عصبي رینډینګ د مطالعې یو په زړه پوری ساحه ده چې د کمپیوټر ګرافیک صنعت کې د بدلون احتمال لري.
ټیکنالوژي کولی شي د 3D شتمنیو رامینځته کولو لپاره د ننوتلو خنډ کم کړي. د بصری اغیزو ټیمونه ممکن نور د څو دقیقو عکسونو ریښتیني ګرافیک وړاندې کولو لپاره ورځې انتظار ونه کړي.
د موجوده VR او AR غوښتنلیکونو سره د ټیکنالوژۍ ترکیب ممکن پراختیا کونکو ته اجازه ورکړي چې ډیرې عمیق تجربې رامینځته کړي.
تاسو څه فکر کوئ د عصبي رینډریشن ریښتیني احتمال څه دی؟
یو ځواب ورکړئ ووځي