Nöral işleme, bilgisayar grafiklerinin klasik ardışık düzenini nöral ağlarla güçlendirmeyi amaçlayan, derin öğrenmede gelişmekte olan bir tekniktir.
Bir nöral işleme algoritması, aynı sahnenin farklı açılarını temsil eden bir dizi görüntü gerektirecektir. Bu görüntüler daha sonra aynı sahnenin yeni açılarını çıkarabilen bir model oluşturmak için bir sinir ağına beslenecek.
Nöral işlemenin ardındaki parlaklık, hesaplama açısından daha zor olabilecek klasik yöntemlere güvenmek zorunda kalmadan ayrıntılı fotogerçekçi sahneleri nasıl doğru bir şekilde yeniden yaratabildiğinde yatmaktadır.
Nöral işlemenin nasıl çalıştığına dalmadan önce, klasik işlemenin temellerini gözden geçirelim.
Klasik İşleme Nedir?
Önce klasik işlemede kullanılan tipik yöntemleri anlayalım.
Klasik işleme, üç boyutlu bir sahnenin 2B görüntüsünü oluşturmak için kullanılan teknikler grubunu ifade eder. Görüntü sentezi olarak da bilinen klasik işleme, ışığın farklı nesne türleri ile nasıl etkileşime girdiğini simüle etmek için çeşitli algoritmalar kullanır.
Örneğin, sağlam bir tuğlayı işlemek, gölgenin konumunu veya duvarın her iki tarafının ne kadar iyi aydınlatılacağını belirlemek için belirli bir algoritma seti gerektirecektir. Benzer şekilde, ayna, parlak bir nesne veya bir su kütlesi gibi ışığı yansıtan veya kıran nesneler de kendi tekniklerini gerektirecektir.
Klasik işlemede, her varlık bir çokgen ağ ile temsil edilir. Daha sonra bir gölgelendirici programı, belirtilen aydınlatma ve açı verildiğinde nesnenin nasıl görüneceğini belirlemek için çokgeni girdi olarak kullanır.
Gerçekçi oluşturma, çok daha fazla hesaplama gücü gerektirecektir, çünkü varlıklarımız girdi olarak kullanılacak milyonlarca poligona sahip olacaktır. Gişe rekorları kıran Hollywood filmlerinde yaygın olan bilgisayar tarafından oluşturulan çıktının işlenmesi genellikle haftalar hatta aylar alır ve milyonlarca dolara mal olabilir.
Işın izleme yaklaşımı özellikle maliyetlidir çünkü nihai görüntüdeki her piksel, ışığın ışık kaynağından nesneye ve kameraya gittiği yolun hesaplanmasını gerektirir.
Donanımdaki gelişmeler, grafik işlemeyi kullanıcılar için çok daha erişilebilir hale getirdi. Örneğin, en yeni pek çok video oyunları donanımları göreve uygun olduğu sürece foto-gerçekçi yansımalar ve gölgeler gibi ışın izlemeli etkilere izin verir.
En yeni GPU'lar (grafik işleme birimleri), fotoğraf gerçekliğinde grafikler oluşturmak için gereken son derece karmaşık hesaplamaları CPU'nun yapmasına yardımcı olmak için özel olarak üretilmiştir.
Nöral İşlemenin Yükselişi
Nöral işleme, işleme sorununu farklı bir şekilde çözmeye çalışır. Işığın nesnelerle nasıl etkileşime girdiğini simüle etmek için algoritmalar kullanmak yerine, bir sahnenin belirli bir açıdan nasıl görünmesi gerektiğini öğrenen bir model oluştursak ne olur?
Fotogerçekçi sahneler yaratmanın kısayolu olarak düşünebilirsiniz. Nöral işleme ile ışığın bir nesneyle nasıl etkileştiğini hesaplamamıza gerek yok, sadece yeterli eğitim verisine ihtiyacımız var.
Bu yaklaşım, araştırmacıların karmaşık sahnelerin yüksek kaliteli görüntülerini oluşturmak zorunda kalmadan oluşturmasına olanak tanır.
Nöral alanlar nedir?
Daha önce bahsedildiği gibi, çoğu 3D render, her nesnenin şekli ve dokusu hakkında veri depolamak için çokgen kafesler kullanır.
Bununla birlikte, nöral alanlar, üç boyutlu nesneleri temsil etmenin alternatif bir yöntemi olarak popülerlik kazanıyor. Çokgen ağlardan farklı olarak, sinirsel alanlar türevlenebilir ve süreklidir.
Nöral alanların ayırt edilebilir olduğunu söylediğimizde ne demek istiyoruz?
Bir nöral alandan alınan bir 2D çıktı artık sadece nöral ağın ağırlıklarını ayarlayarak fotogerçekçi olacak şekilde eğitilebilir.
Nöral alanları kullanarak, artık bir sahneyi işlemek için ışığın fiziğini simüle etmemize gerek yok. Son işlemenin nasıl aydınlatılacağına ilişkin bilgi, artık dolaylı olarak bizim ağırlıklarımızın içinde saklanıyor. sinir ağı.
Bu, yalnızca bir avuç fotoğraf veya video çekiminden nispeten hızlı bir şekilde yeni görüntüler ve videolar oluşturmamıza olanak tanır.
Nöral Alan Nasıl Eğitilir?
Artık bir nöral alanın nasıl çalıştığının temellerini bildiğimize göre, araştırmacıların bir nöral ışıma alanını veya NeRF.
Öncelikle, bir sahnenin rasgele koordinatlarını örneklememiz ve bunları bir sinir ağına beslememiz gerekecek. Bu ağ daha sonra alan miktarları üretebilecektir.
Üretilen alan miktarları, oluşturmak istediğimiz sahnenin istenen yeniden yapılandırma alanından örnekler olarak kabul edilir.
Daha sonra yeniden yapılanmayı gerçek 2B görüntülerle eşleştirmemiz gerekecek. Bir algoritma daha sonra yeniden yapılandırma hatasını hesaplayacaktır. Bu hata, sinir ağına sahneyi yeniden oluşturma yeteneğini optimize etmesi için rehberlik edecektir.
Nöral İşleme Uygulamaları
Yeni Görünüm Sentezi
Yeni görünüm sentezi, sınırlı sayıda perspektiften gelen verileri kullanarak yeni açılardan kamera perspektifleri oluşturma görevini ifade eder.
Nöral işleme teknikleri, veri kümesindeki her görüntü için kameranın göreceli konumunu tahmin etmeye çalışır ve bu verileri bir sinir ağına besler.
Sinir ağı daha sonra, 3B uzaydaki her noktanın ilişkili bir renk ve yoğunluğa sahip olduğu sahnenin 3B temsilini oluşturacaktır.
NeRF'lerin yeni bir uygulaması Google Street View kullanıcıların sanki video çeken bir kamerayı kontrol ediyormuş gibi gerçek dünyadaki konumları keşfetmelerine olanak sağlamak için yeni görünüm sentezini kullanır. Bu, turistlerin belirli bir bölgeye seyahat etmeye karar vermeden önce destinasyonları sürükleyici bir şekilde keşfetmelerine olanak tanır.
Foto-gerçekçi avatarlar
Nöral işlemedeki gelişmiş teknikler, daha gerçekçi dijital avatarların da önünü açabilir. Bu avatarlar daha sonra sanal asistanlar veya müşteri hizmetleri gibi çeşitli roller için veya kullanıcıların bir resme benzerliklerini eklemelerinin bir yolu olarak kullanılabilir. video oyunu veya simüle edilmiş oluşturma.
Örneğin, bir kâğıt Mart 2023'te yayınlanan, birkaç dakikalık video çekiminden sonra foto-gerçekçi bir avatar oluşturmak için nöral işleme tekniklerinin kullanılmasını önerir.
Sonuç
Nöral işleme, tüm bilgisayar grafiği endüstrisini değiştirme potansiyeline sahip heyecan verici bir çalışma alanıdır.
Teknoloji, 3B varlıkların oluşturulması için giriş engelini azaltabilir. Görsel efekt ekiplerinin artık birkaç dakikalık fotogerçekçi grafikler oluşturmak için günlerce beklemesi gerekmeyecek.
Teknolojiyi mevcut VR ve AR uygulamalarıyla birleştirmek, geliştiricilerin daha sürükleyici deneyimler oluşturmasına da olanak sağlayabilir.
Nöral yorumlama için gerçek potansiyelin ne olduğunu düşünüyorsunuz?
Yorum bırak