ස්නායු විදැහුම්කරණය යනු ගැඹුරු ඉගෙනීමේ නැගී එන තාක්ෂණයක් වන අතර එය ස්නායුක ජාල සමඟ පරිගණක ග්රැෆික්ස්වල සම්භාව්ය නල මාර්ගය වැඩි කිරීම අරමුණු කරයි.
ස්නායු විදැහුම්කරණ ඇල්ගොරිතමයකට එකම දර්ශනයේ විවිධ කෝණ නියෝජනය කරන රූප කට්ටලයක් අවශ්ය වේ. එම දර්ශනයේම නව කෝණ ප්රතිදානය කළ හැකි ආකෘතියක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා මෙම පින්තූර පසුව ස්නායු ජාලයකට සංග්රහ කෙරේ.
ස්නායුක විදැහුම්කරණය පිටුපස ඇති දීප්තිය පවතින්නේ එය වඩාත් පරිගණකමය වශයෙන් ඉල්ලුමක් ඇති සම්භාව්ය ක්රම මත රඳා නොසිට සවිස්තරාත්මක ඡායාරූප යථාර්ථවාදී දර්ශන නිවැරදිව ප්රතිනිර්මාණය කරන්නේ කෙසේද යන්නයි.
ස්නායු විදැහුම්කරණය ක්රියා කරන ආකාරය ගැන කිමිදීමට පෙර, අපි සම්භාව්ය විදැහුම්කරණයේ මූලික කරුණු වෙත යමු.
Classical Rendering යනු කුමක්ද?
අපි මුලින්ම සම්භාව්ය විදැහුම්කරණයේදී භාවිතා කරන සාමාන්ය ක්රම තේරුම් ගනිමු.
සම්භාව්ය විදැහුම්කරණය යනු ත්රිමාණ දර්ශනයක 2D රූපයක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා භාවිතා කරන තාක්ෂණික ක්රම සමූහයයි. රූප සංස්ලේෂණය ලෙසද හැඳින්වෙන, සම්භාව්ය විදැහුම්කරණය විවිධ වර්ගයේ වස්තූන් සමඟ ආලෝකය අන්තර්ක්රියා කරන ආකාරය අනුකරණය කිරීමට විවිධ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි.
නිදසුනක් ලෙස, ඝන ගඩොලක් විදැහුම්කරණය කිරීම සඳහා සෙවනැල්ලේ පිහිටීම හෝ බිත්තියේ දෙපස කෙතරම් හොඳින් ආලෝකමත් වේද යන්න තීරණය කිරීම සඳහා විශේෂිත ඇල්ගොරිතම මාලාවක් අවශ්ය වනු ඇත. ඒ හා සමානව, කැඩපතක්, දිලිසෙන වස්තුවක් හෝ ජල කඳක් වැනි ආලෝකය පරාවර්තනය කරන හෝ වර්තනය කරන වස්තූන් සඳහාද ඔවුන්ගේම ශිල්පීය ක්රම අවශ්ය වේ.
සම්භාව්ය විදැහුම්කරණයේදී, සෑම වත්කමක්ම බහුඅස්ර දැලකින් නිරූපණය කෙරේ. නිශ්චිත ආලෝකකරණය සහ කෝණය ලබා දී වස්තුව පෙනෙන්නේ කෙසේද යන්න තීරණය කිරීමට සෙවන වැඩසටහනක් පසුව බහුඅස්රය ආදානය ලෙස භාවිතා කරයි.
අපගේ වත්කම් ආදානය ලෙස භාවිතා කිරීමට බහුඅස්ර මිලියන ගණනක් තිබීම නිසා යථාර්තවාදී විදැහුම්කරණයට වැඩි ගණනය කිරීමේ බලයක් අවශ්ය වනු ඇත. හොලිවුඩ් බ්ලොක්බස්ටර් චිත්රපටවල බහුලව දක්නට ලැබෙන පරිගණකයෙන් ජනනය කරන ලද ප්රතිදානය සාමාන්යයෙන් ඉදිරිපත් කිරීමට සති හෝ මාස ගණනක් ගත වන අතර ඩොලර් මිලියන ගණනක් වැය විය හැකිය.
කිරණ ලුහුබැඳීමේ ප්රවේශය විශේෂයෙන් මිල අධික වන්නේ අවසාන රූපයේ සෑම පික්සලයක්ම ආලෝක ප්රභවයේ සිට වස්තුව වෙත සහ කැමරාව වෙත ආලෝකය ගෙන යන මාර්ගය ගණනය කිරීම අවශ්ය වන බැවිනි.
දෘඪාංගවල දියුණුව නිසා ග්රැෆික්ස් විදැහුම්කරණය පරිශීලකයන් සඳහා වඩාත් ප්රවේශ විය හැක. උදාහරණයක් ලෙස, නවතම බොහෝ වීඩියෝ ක්රීඩා ඡායාරූප-යථාර්ථවාදී පරාවර්තන සහ සෙවනැලි වැනි කිරණ-සොයාගත් බලපෑම් වලට ඔවුන්ගේ දෘඪාංග කාර්යය දක්වා ඇති තාක් කල් ඉඩ දෙන්න.
නවතම GPUs (ග්රැෆික් සැකසුම් ඒකක) විශේෂයෙන් ගොඩනගා ඇත්තේ CPU හට ඡායාරූප-යථාර්ථවාදී ග්රැෆික්ස් විදැහුම් කිරීමට අවශ්ය අතිශය සංකීර්ණ ගණනය කිරීම් හැසිරවීමට උපකාර කිරීම සඳහාය.
ස්නායු විදැහුම්කරණයේ නැගීම
ස්නායු විදැහුම්කරණය වෙනස් ආකාරයකින් විදැහුම්කරණ ගැටලුව විසඳීමට උත්සාහ කරයි. ආලෝකය වස්තූන් සමඟ අන්තර්ක්රියා කරන ආකාරය අනුකරණය කිරීමට ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරනවා වෙනුවට, දර්ශනයක් යම් කෝණයකින් දිස්විය යුතු ආකාරය ඉගෙන ගන්නා ආකෘතියක් අප නිර්මාණය කළහොත් කුමක් කළ යුතුද?
ඡායාරූප යථාර්ථවාදී දර්ශන නිර්මාණය කිරීමේ කෙටිමඟක් ලෙස ඔබට එය සිතිය හැක. ස්නායු විදැහුම්කරණය සමඟ, වස්තුවක් සමඟ ආලෝකය අන්තර්ක්රියා කරන ආකාරය ගණනය කිරීමට අපට අවශ්ය නැත, අපට අවශ්ය වන්නේ ප්රමාණවත් පුහුණු දත්ත පමණි.
මෙම ප්රවේශය පර්යේෂකයන්ට සංකීර්ණ දර්ශනවල උසස් තත්ත්වයේ විදැහුම්කරණයන් සිදු කිරීමකින් තොරව නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ සලසයි
ස්නායු ක්ෂේත්ර මොනවාද?
කලින් සඳහන් කළ පරිදි, බොහෝ ත්රිමාණ විදැහුම්කරණයන් එක් එක් වස්තුවේ හැඩය සහ වයනය පිළිබඳ දත්ත ගබඩා කිරීමට බහුඅස්ර දැල් භාවිතා කරයි.
කෙසේ වෙතත්, ත්රිමාණ වස්තූන් නියෝජනය කිරීමේ විකල්ප ක්රමයක් ලෙස ස්නායු ක්ෂේත්ර ජනප්රිය වෙමින් පවතී. බහුඅස්ර දැල් මෙන් නොව, ස්නායු ක්ෂේත්ර වෙනස් කළ හැකි සහ අඛණ්ඩ වේ.
ස්නායු ක්ෂේත්ර වෙනස් කළ හැකි යැයි අප පවසන විට අප අදහස් කරන්නේ කුමක්ද?
ස්නායු ක්ෂේත්රයකින් 2D ප්රතිදානයක් දැන් ස්නායු ජාලයේ බර සරලව සකස් කිරීමෙන් ඡායාරූප යථාර්ථවාදී වීමට පුහුණු කළ හැකිය.
ස්නායු ක්ෂේත්ර භාවිතා කරමින්, දර්ශනයක් ලබා දීම සඳහා අපට තවදුරටත් ආලෝකයේ භෞතික විද්යාව අනුකරණය කිරීමට අවශ්ය නොවේ. අවසාන විදැහුම්කරණය දැල්වෙන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ දැනුම දැන් අපගේ බර තුළ ව්යංගව ගබඩා කර ඇත ස්නායු ජාලය.
මෙය අපට ඡායාරූප හෝ වීඩියෝ දර්ශන අතලොස්සකින් සාපේක්ෂව ඉක්මනින් නව රූප සහ වීඩියෝ නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
ස්නායු ක්ෂේත්රයක් පුහුණු කරන්නේ කෙසේද?
දැන් අපි ස්නායු ක්ෂේත්රයක් ක්රියා කරන ආකාරය පිළිබඳ මූලික කරුණු දන්නා නිසා, පර්යේෂකයන්ට ස්නායු විකිරණ ක්ෂේත්රයක් හෝ පුහුණු කිරීමට හැකි වන්නේ කෙසේදැයි බලමු. NeRF.
පළමුව, අපට දර්ශනයක අහඹු ඛණ්ඩාංක සාම්පල කර ඒවා ස්නායු ජාලයකට පෝෂණය කිරීමට අවශ්ය වනු ඇත. එවිට මෙම ජාලයට ක්ෂේත්ර ප්රමාණ නිෂ්පාදනය කිරීමට හැකි වනු ඇත.
නිපදවන ක්ෂේත්ර ප්රමාණයන් අපට නිර්මාණය කිරීමට අවශ්ය දර්ශනයේ අපේක්ෂිත ප්රතිනිර්මාණ වසමෙන් සාම්පල ලෙස සැලකේ.
එවිට අපට ප්රතිනිර්මාණය සැබෑ 2D රූප වෙත සිතියම්ගත කිරීමට අවශ්ය වනු ඇත. ඇල්ගොරිතමයක් නැවත ගොඩනැගීමේ දෝෂය ගණනය කරනු ඇත. මෙම දෝෂය ස්නායු ජාලයට දර්ශනය ප්රතිනිර්මාණය කිරීමේ හැකියාව ප්රශස්ත කිරීමට මග පෙන්වයි.
ස්නායු විදැහුම්කරණයේ යෙදුම්
නව දර්ශන සංශ්ලේෂණය
නව දර්ශන සංස්ලේෂණය යනු සීමිත දෘෂ්ටිකෝණ ගණනකින් දත්ත භාවිතා කරමින් නව කෝණවලින් කැමරා ඉදිරිදර්ශන නිර්මාණය කිරීමේ කාර්යයයි.
ස්නායු විදැහුම්කරණ ශිල්පීය ක්රම මඟින් දත්ත කට්ටලයේ එක් එක් රූපය සඳහා කැමරාවේ සාපේක්ෂ පිහිටීම අනුමාන කිරීමට උත්සාහ කරන අතර එම දත්ත ස්නායුක ජාලයකට සංග්රහ කරයි.
එවිට ස්නායුක ජාලය ත්රිමාණ අවකාශයේ සෑම ලක්ෂ්යයකටම ආශ්රිත වර්ණයක් සහ ඝනත්වයක් ඇති දර්ශනයේ ත්රිමාණ නිරූපණයක් නිර්මාණය කරයි.
NeRF හි නව ක්රියාත්මක කිරීමක් ගූගල් වීදි දසුන් කැමරාවක් වීඩියෝ ගත කිරීම පාලනය කරන්නාක් මෙන් සැබෑ ලෝකයේ ස්ථාන ගවේෂණය කිරීමට පරිශීලකයින්ට ඉඩ දීම සඳහා නව දසුන් සංස්ලේෂණය භාවිතා කරයි. මෙය සංචාරකයින්ට නිශ්චිත ස්ථානයකට ගමන් කිරීමට තීරණය කිරීමට පෙර ගිලී යන ආකාරයෙන් ගමනාන්ත ගවේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
ඡායාරූප යථාර්ථවාදී අවතාර
ස්නායු විදැහුම්කරණයේ උසස් තාක්ෂණික ක්රම වඩාත් යථාර්ථවාදී ඩිජිටල් අවතාර සඳහා මග පෑදිය හැක. මෙම avatars පසුව අතථ්ය සහායකයින් හෝ පාරිභෝගික සේවා වැනි විවිධ භූමිකාවන් සඳහා භාවිතා කළ හැකිය, නැතහොත් පරිශීලකයින්ට ඔවුන්ගේ සමානත්වය ඇතුළත් කිරීමට මාර්ගයක් ලෙස වීඩියෝ ක්රීඩා හෝ අනුකරණය කළ විදැහුම්කරණය.
උදාහරණයක් ලෙස, a කඩදාසි 2023 මාර්තු මාසයේදී ප්රකාශයට පත් කරන ලද වීඩියෝ දර්ශන මිනිත්තු කිහිපයකින් පසු ඡායාරූප-යථාර්ථවාදී අවතාරයක් නිර්මාණය කිරීමට ස්නායු විදැහුම්කරණ ක්රම භාවිතා කිරීමට යෝජනා කරයි.
නිගමනය
ස්නායු විදැහුම්කරණය යනු සමස්ත පරිගණක ග්රැෆික් කර්මාන්තයම වෙනස් කිරීමට හැකියාව ඇති උද්වේගකර අධ්යයන ක්ෂේත්රයකි.
තාක්ෂණයට ත්රිමාණ වත්කම් නිර්මාණය සඳහා ඇතුල්වීමේ බාධකය අඩු කළ හැකිය. දෘශ්ය ප්රයෝග කණ්ඩායම්වලට ඡායාරූප-යථාර්ථවාදී ග්රැෆික්ස් මිනිත්තු කිහිපයක් ඉදිරිපත් කිරීමට දින ගණන් බලා සිටීමට සිදු නොවනු ඇත.
පවතින VR සහ AR යෙදුම් සමඟ තාක්ෂණය ඒකාබද්ධ කිරීම සංවර්ධකයින්ට වඩාත් ගිලී ගිය අත්දැකීම් නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
ස්නායු විදැහුම්කරණය සඳහා සැබෑ විභවය කුමක්දැයි ඔබ සිතන්නේ කුමක්ද?
ඔබමයි