مواد جي جدول[لڪ][ڏسو]
اي، ڇا توهان کي خبر آهي، ته NVIDIA جي Instant NeRF نيورل رينڊرنگ ماڊل سان سيڪنڊن ۾ 3D ڊيٽا انپٽس مان هڪ 2D منظر ٺاهي سگهجي ٿو، ۽ ان منظر جون تصويرون مليس سيڪنڊن ۾ پيش ڪري سگھجن ٿيون؟
اهو ممڪن آهي ته جلدي تصويرن جي مجموعن کي ڊجيٽل 3D ماحول ۾ تبديل ڪرڻ جي ٽيڪنڪ کي استعمال ڪندي جنهن کي انورس رينڊرنگ طور سڃاتو وڃي ٿو، جيڪا AI کي نقل ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿي ته حقيقي دنيا ۾ روشني ڪيئن ڪم ڪري ٿي.
اهو پنهنجي قسم جي پهرين ماڊلز مان هڪ آهي جيڪو الٽرا فاسٽ نيورل نيٽ ورڪ ٽريننگ ۽ جلدي رينڊنگ کي گڏ ڪري سگهي ٿو، هڪ ٽيڪنڪ جي مهرباني جيڪا NVIDIA جي تحقيقاتي ٽيم تيار ڪئي جيڪا آپريشن کي ناقابل يقين حد تائين جلدي مڪمل ڪري ٿي - تقريبن فوري طور تي.
هي آرٽيڪل جانچ ڪندو NVIDIA جي NeRF جي کوٽائي ۾، جنهن ۾ ان جي رفتار، استعمال جا ڪيس، ۽ ٻيا عنصر شامل آهن.
تنهن ڪري ، ڇا آهي اين آر ايف?
NeRF عصبي شعاعن جي شعبن لاءِ بيٺل آهي، جيڪو هڪ ٽيڪنيڪي ڏانهن اشارو ڪري ٿو پيچيده منظرن جا منفرد نظارا ٺاهڻ لاءِ هڪ هيٺاهين لڳاتار Volumetric منظر جي فنڪشن کي بهتر ڪري ٿورڙي تعداد ۾ ان پٽ نظريا استعمال ڪندي.
جڏهن ان پٽ جي طور تي 2D فوٽوز جو مجموعو ڏنو ويو آهي، NVIDIA جي NeRFs ملازم آهن نظرياتي نيٽ ورڪ نمائندگي ڪرڻ ۽ 3D منظر پيدا ڪرڻ.
علائقي جي چوڌاري مختلف زاوين کان فوٽوز جي هڪ ننڍڙي تعداد جي ضرورت آهي نظرياتي نيٽورڪهر فريم ۾ ڪئميرا جي جڳهه سان گڏ.
جيترو جلد اهي تصويرون ورتيون وڃن، اوترو بهتر، خاص طور تي هلندڙ اداڪارن يا شين سان گڏ منظرن ۾.
AI جي ٺاهيل 3D منظر کي ڌماڪو ڪيو ويندو جيڪڏهن 2D تصويرن جي قبضي جي طريقيڪار دوران تمام گهڻي حرڪت آهي.
3D ماحول ۾ ڪنهن به هنڌ کان هر طرف نڪرندڙ روشنيءَ جي رنگ جي اڳڪٿي ڪندي، NeRF مؤثر طريقي سان پوري تصوير جي تعمير لاءِ هن ڊيٽا جي ڇڏيل خال کي ڀريندو آهي.
جيئن ته NeRF مناسب انپٽس حاصل ڪرڻ کان پوءِ ڪجهه ملي سيڪنڊن ۾ 3D منظر ٺاهي سگھي ٿو، اهو تاريخ تائين تيز ترين NeRF طريقو آهي.
NeRF ايترو جلدي ڪم ڪري ٿو ته اهو عملي طور تي فوري آهي، تنهنڪري ان جو نالو. جيڪڏهن معياري 3D نمائندگي جهڙوڪ پوليگونل ميشز ویکٹر تصويرون آهن، NeRFs بٽ ميپ تصويرون آهن: اهي گستاخيءَ سان پڪڙين ٿيون ته روشني ڪنهن شئي مان نڪرندي آهي يا ڪنهن منظر جي اندر.
فوري اين آر ايف 3D لاءِ ضروري آهي جيئن ڊجيٽل ڪئميرا ۽ JPEG ڪمپريشن 2D فوٽوگرافي لاءِ ٿي چڪا آهن، ڊرامائي طور تي 3D ڪيپچر ۽ شيئرنگ جي رفتار، سهولت ۽ پهچ کي وڌايو.
Instant NeRF استعمال ڪري سگھجي ٿو اوتار پيدا ڪرڻ لاءِ يا مجازي دنيا لاءِ مڪمل منظرنامو.
پولارائيڊ فوٽوز جي شروعاتي ڏينهن کي خراج تحسين پيش ڪرڻ لاءِ، NVIDIA ريسرچ ٽيم انسٽنٽ فوٽو ڪڍيو ۽ انسٽنٽ اين آر ايف کي استعمال ڪندي ان کي 3D منظر ۾ تبديل ڪري ڇڏيو، اينڊي وارهول جو مشهور شاٽ ٻيهر ٺاهيو.
ڇا اهو واقعي 1,000 ڀيرا تيز آهي؟
ھڪڙو 3D منظر NRF کان اڳ ٺاھڻ ۾ ڪلاڪ وٺي سگھي ٿو، ان جي پيچيدگي ۽ معيار تي منحصر آھي.
AI عمل کي تمام تيز ڪيو، پر اهو اڃا تائين ڪلاڪ وٺي سگھي ٿو صحيح طور تي ٽريننگ ڪرڻ لاء. هڪ طريقو استعمال ڪندي جنهن کي ملٽي ريزوليوشن هيش انڪوڊنگ سڏيو ويندو آهي، NVIDIA پاران پيش ڪيل، Instant NeRF 1,000 جي فيڪٽر ذريعي رينجر ٽائيم گھٽائي ٿو.
ننڍي CUDA نيورل نيٽ ورڪ پيڪيج ۽ NVIDIA CUDA ٽول ڪٽ ماڊل ٺاهڻ لاءِ استعمال ڪيا ويا. NVIDIA جي مطابق، ڇاڪاڻ ته اھو ھڪڙو ھلڪو وزن وارو اعصابي نيٽ ورڪ آھي، ان کي ھڪڙي NVIDIA GPU تي تربيت ۽ استعمال ڪري سگھجي ٿو، NVIDIA ٽينسر ڪور ڪارڊ تيز رفتار تي ڪم ڪري سگھن ٿا.
ڪيس استعمال ڪريو
خود ڊرائيونگ گاڏيون هن ٽيڪنالاجي جي سڀ کان اهم ايپليڪيشنن مان هڪ آهن. اهي گاڏيون گهڻو ڪري هلنديون آهن انهن جي چوڌاري تصور ڪندي جيئن اهي هلن ٿيون.
بهرحال، اڄ جي ٽيڪنالاجي سان مسئلو اهو آهي ته اهو بيڪار آهي ۽ ٿورو گهڻو ڊگهو وٺندو آهي.
جڏهن ته، Instant NeRF استعمال ڪندي، حقيقي دنيا جي شين جي سائيز ۽ شڪل کي لڳ ڀڳ/سمجهڻ لاءِ خود ڊرائيونگ ڪار لاءِ جيڪي گهربل آهن، اهي آهن تصويرون ڪڍڻ، انهن کي 3D ۾ تبديل ڪرڻ، ۽ پوءِ ان معلومات کي استعمال ڪرڻ.
اتي اڃا به ٿي سگهي ٿو ٻيو استعمال metaverse يا ۾ ويڊيو جو شڪار پيداوار جي صنعتن.
ڇو ته Instant NeRF توهان کي اوتار ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو يا پوري مجازي دنيا کي جلدي، اهو سچ آهي.
لڳ ڀڳ ٿورا 3D ڪردار ماڊلنگ جي ضرورت پوندي ڇو ته توهان سڀني کي ڪرڻو پوندو نيورل نيٽ ورڪ هلائڻ، ۽ اهو توهان لاءِ هڪ ڪردار ٺاهيندو.
ان کان علاوه، NVIDIA اڃا تائين اضافي مشين سکيا سان لاڳاپيل ايپليڪيشنن لاء هن ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ جي ڳولا ڪري رهيو آهي.
مثال طور، اهو استعمال ٿي سگھي ٿو ٻولين کي ترجمو ڪرڻ لاءِ اڳي کان وڌيڪ صحيح ۽ عام مقصد کي وڌائڻ لاءِ تمام گهڻي سکيا الورورٿمس هاڻي ڪمن جي وسيع رينج لاءِ استعمال ۾ آهن.
ٿڪل
ڪيترائي گرافڪس مسئلا ڪم جي مخصوص ڊيٽا ڍانچي تي ڀروسو ڪن ٿا استعمال ڪرڻ لاءِ مسئلي جي نرمي يا تڪليف کي.
NVIDIA جي ملٽي ريزوليوشن هيش انڪوڊنگ پاران پيش ڪيل عملي سکيا تي ٻڌل متبادل خودڪار طريقي سان لاڳاپيل تفصيل تي ڌيان ڏئي ٿو، بغير ڪم جي لوڊ جي.
وڌيڪ سکڻ لاءِ ته شيون اندر ڪيئن هلن ٿيون، چيڪ ڪريو سرڪاري GitHub مخزن.
جواب ڇڏي وڃو