نیورل رینڈرنگ گہری سیکھنے میں ایک ابھرتی ہوئی تکنیک ہے جس کا مقصد عصبی نیٹ ورکس کے ساتھ کمپیوٹر گرافکس کی کلاسیکی پائپ لائن کو بڑھانا ہے۔
ایک نیورل رینڈرنگ الگورتھم کو ایک ہی منظر کے مختلف زاویوں کی نمائندگی کرنے والی تصاویر کے سیٹ کی ضرورت ہوگی۔ اس کے بعد ان تصاویر کو نیورل نیٹ ورک میں فیڈ کیا جائے گا تاکہ ایک ایسا ماڈل بنایا جا سکے جو ایک ہی منظر کے نئے زاویوں کو آؤٹ پٹ کر سکے۔
نیورل رینڈرنگ کے پیچھے کمال اس بات میں مضمر ہے کہ یہ کلاسیکی طریقوں پر بھروسہ کیے بغیر تفصیلی فوٹو ریئلسٹک مناظر کو درست طریقے سے دوبارہ کیسے بنا سکتا ہے جو زیادہ کمپیوٹیشنل طور پر مطالبہ کر سکتے ہیں۔
نیورل رینڈرنگ کیسے کام کرتی ہے اس میں غوطہ لگانے سے پہلے، آئیے کلاسیکی رینڈرنگ کی بنیادی باتوں پر غور کریں۔
کلاسیکی رینڈرنگ کیا ہے؟
آئیے پہلے کلاسیکی رینڈرنگ میں استعمال ہونے والے عام طریقوں کو سمجھیں۔
کلاسیکی رینڈرنگ سے مراد تین جہتی منظر کی 2D تصویر بنانے کے لیے استعمال ہونے والی تکنیکوں کا مجموعہ ہے۔ تصویری ترکیب کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، کلاسیکی رینڈرنگ مختلف الگورتھم کا استعمال کرتی ہے اس کی تقلید کرنے کے لیے کہ روشنی کس طرح مختلف قسم کی اشیاء کے ساتھ تعامل کرتی ہے۔
مثال کے طور پر، ایک ٹھوس اینٹ کو پیش کرنے کے لیے الگورتھم کے ایک مخصوص سیٹ کی ضرورت ہوگی تاکہ سائے کی پوزیشن کا تعین کیا جا سکے یا دیوار کے دونوں اطراف کتنی اچھی طرح سے روشن ہوں گے۔ اسی طرح، وہ اشیاء جو روشنی کو منعکس کرتی ہیں یا ریفریکٹ کرتی ہیں، جیسے آئینہ، چمکدار چیز، یا پانی کا جسم، کو بھی اپنی تکنیک کی ضرورت ہوگی۔
کلاسیکی رینڈرنگ میں، ہر اثاثہ کو کثیرالاضلاع میش کے ساتھ دکھایا جاتا ہے۔ ایک شیڈر پروگرام اس کے بعد کثیرالاضلاع کو بطور ان پٹ استعمال کرے گا تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ مخصوص لائٹنگ اور زاویہ کو دیکھتے ہوئے آبجیکٹ کیسا نظر آئے گا۔
حقیقت پسندانہ رینڈرنگ کے لیے بہت زیادہ کمپیوٹیشن پاور کی ضرورت ہوگی کیونکہ ہمارے اثاثوں میں ان پٹ کے طور پر استعمال کرنے کے لیے لاکھوں کثیر الاضلاع ہوتے ہیں۔ کمپیوٹر سے تیار کردہ آؤٹ پٹ جو ہالی ووڈ کے بلاک بسٹرز میں عام ہے عام طور پر رینڈر ہونے میں ہفتوں یا مہینوں لگتے ہیں اور اس پر لاکھوں ڈالر لاگت آسکتی ہے۔
رے کا پتہ لگانے کا طریقہ خاص طور پر مہنگا ہے کیونکہ حتمی تصویر میں ہر پکسل کے لیے روشنی کے منبع سے آبجیکٹ اور کیمرے تک جانے والے راستے کا حساب کتاب درکار ہوتا ہے۔
ہارڈ ویئر میں ترقی نے گرافکس کو صارفین کے لیے بہت زیادہ قابل رسائی بنا دیا ہے۔ مثال کے طور پر، بہت سے تازہ ترین ویڈیو گیمز شعاعوں سے ٹریس شدہ اثرات جیسے کہ تصویری حقیقت پسندانہ عکاسی اور سائے کی اجازت دیں جب تک کہ ان کا ہارڈ ویئر کام پر ہے۔
تازہ ترین GPUs (گرافک پروسیسنگ یونٹس) خاص طور پر CPU کو تصویری حقیقت پسندانہ گرافکس پیش کرنے کے لیے درکار انتہائی پیچیدہ حسابات کو سنبھالنے میں مدد کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
نیورل رینڈرنگ کا عروج
نیورل رینڈرنگ رینڈرنگ کے مسئلے کو مختلف طریقے سے حل کرنے کی کوشش کرتی ہے۔ روشنی اشیاء کے ساتھ کس طرح تعامل کرتی ہے اس کی تقلید کرنے کے لیے الگورتھم استعمال کرنے کے بجائے، کیا ہوگا اگر ہم ایک ایسا ماڈل بنائیں جو یہ سیکھے کہ کسی منظر کو کسی خاص زاویے سے کیسا نظر آنا چاہیے؟
آپ اسے فوٹو ریئلسٹک مناظر بنانے کے لیے ایک شارٹ کٹ کے طور پر سوچ سکتے ہیں۔ نیورل رینڈرنگ کے ساتھ، ہمیں یہ حساب کرنے کی ضرورت نہیں ہے کہ روشنی کسی چیز کے ساتھ کیسے تعامل کرتی ہے، ہمیں صرف تربیتی ڈیٹا کی ضرورت ہے۔
یہ نقطہ نظر محققین کو پرفارم کیے بغیر پیچیدہ مناظر کے اعلیٰ معیار کے رینڈر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
نیورل فیلڈز کیا ہیں؟
جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، زیادہ تر 3D رینڈرز ہر شے کی شکل اور ساخت پر ڈیٹا ذخیرہ کرنے کے لیے کثیرالاضلاع میش کا استعمال کرتے ہیں۔
تاہم، عصبی شعبے تین جہتی اشیاء کی نمائندگی کے متبادل طریقہ کے طور پر مقبولیت حاصل کر رہے ہیں۔ کثیرالاضلاع میشوں کے برعکس، عصبی میدان مختلف اور مسلسل ہوتے ہیں۔
ہمارا کیا مطلب ہے جب ہم کہتے ہیں کہ عصبی شعبے مختلف ہیں؟
نیورل فیلڈ سے 2D آؤٹ پٹ کو اب صرف نیورل نیٹ ورک کے وزن کو ایڈجسٹ کرکے فوٹو ریئلسٹک بننے کی تربیت دی جاسکتی ہے۔
عصبی شعبوں کا استعمال کرتے ہوئے، اب ہمیں منظر کو پیش کرنے کے لیے روشنی کی طبیعیات کی نقل کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ حتمی رینڈر کیسے روشن کیا جائے گا اس کا علم اب ہمارے وزن کے اندر واضح طور پر محفوظ ہے۔ عصبی نیٹ ورک.
یہ ہمیں صرف مٹھی بھر تصاویر یا ویڈیو فوٹیج سے نسبتاً تیزی سے نئی تصاویر اور ویڈیوز بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
نیورل فیلڈ کی تربیت کیسے کی جائے؟
اب جب کہ ہم بنیادی باتیں جانتے ہیں کہ نیورل فیلڈ کیسے کام کرتا ہے، آئیے اس پر ایک نظر ڈالیں کہ محققین کس طرح نیورل ریڈیئنس فیلڈ کو تربیت دینے کے قابل ہیں یا این آر ایف.
سب سے پہلے، ہمیں کسی منظر کے بے ترتیب نقاط کا نمونہ لینے اور انہیں نیورل نیٹ ورک میں فیڈ کرنے کی ضرورت ہوگی۔ اس کے بعد یہ نیٹ ورک فیلڈ کی مقدار پیدا کرنے کے قابل ہو جائے گا۔
تیار کردہ فیلڈ کی مقدار کو اس منظر کے مطلوبہ تعمیر نو کے ڈومین سے نمونے سمجھا جاتا ہے جسے ہم بنانا چاہتے ہیں۔
ہمیں پھر تعمیر نو کو اصل 2D امیجز پر نقشہ بنانے کی ضرورت ہوگی۔ ایک الگورتھم پھر تعمیر نو کی غلطی کا حساب لگائے گا۔ یہ خرابی عصبی نیٹ ورک کی رہنمائی کرے گی تاکہ منظر کو دوبارہ تشکیل دینے کی صلاحیت کو بہتر بنایا جا سکے۔
نیورل رینڈرنگ کی ایپلی کیشنز
ناول ویو کی ترکیب
نوول ویو سنتھیسز سے مراد محدود تعداد کے تناظر سے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے نئے زاویوں سے کیمرے کے نقطہ نظر کو تخلیق کرنا ہے۔
نیورل رینڈرنگ تکنیک ڈیٹاسیٹ میں ہر تصویر کے لیے کیمرے کی نسبتہ پوزیشن کا اندازہ لگانے کی کوشش کرتی ہے اور اس ڈیٹا کو نیورل نیٹ ورک میں فیڈ کرتی ہے۔
نیورل نیٹ ورک اس کے بعد اس منظر کی 3D نمائندگی کرے گا جہاں 3D اسپیس میں ہر ایک پوائنٹ کا رنگ اور کثافت وابستہ ہے۔
میں NeRFs کا ایک نیا نفاذ گوگل اسٹریٹ ویو صارفین کو حقیقی دنیا کے مقامات کو اس طرح دریافت کرنے کی اجازت دینے کے لیے ناول ویو سنتھیسز کا استعمال کرتا ہے جیسے کہ وہ ویڈیو لینے والے کیمرے کو کنٹرول کر رہے ہوں۔ یہ سیاحوں کو کسی مخصوص سائٹ کا سفر کرنے کا فیصلہ کرنے سے پہلے ایک عمیق انداز میں منزلوں کو تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
تصویری حقیقت پسندانہ اوتار
نیورل رینڈرنگ میں جدید تکنیکیں زیادہ حقیقت پسندانہ ڈیجیٹل اوتار کے لیے بھی راہ ہموار کر سکتی ہیں۔ اس کے بعد ان اوتاروں کو مختلف کرداروں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جیسے کہ ورچوئل اسسٹنٹ یا کسٹمر سروس، یا صارفین کے لیے اپنی مماثلت کو ویڈیو گیم یا نقلی رینڈر۔
مثال کے طور پر، ایک کاغذ مارچ 2023 میں شائع ہونے والی ویڈیو فوٹیج کے چند منٹ کے بعد تصویری حقیقت پسندانہ اوتار بنانے کے لیے نیورل رینڈرنگ تکنیک استعمال کرنے کا مشورہ دیتی ہے۔
نتیجہ
نیورل رینڈرنگ مطالعہ کا ایک دلچسپ شعبہ ہے جس میں پوری کمپیوٹر گرافکس انڈسٹری کو تبدیل کرنے کی صلاحیت موجود ہے۔
ٹیکنالوجی 3D اثاثوں کی تخلیق کے لیے داخلے کی رکاوٹ کو کم کر سکتی ہے۔ بصری اثرات کی ٹیموں کو چند منٹ کی تصویری حقیقت پسندانہ گرافکس پیش کرنے کے لیے مزید دنوں کا انتظار نہیں کرنا پڑے گا۔
موجودہ VR اور AR ایپلیکیشنز کے ساتھ ٹیکنالوجی کو یکجا کرنے سے ڈویلپرز کو مزید عمیق تجربات تخلیق کرنے کا موقع مل سکتا ہے۔
آپ کے خیال میں نیورل رینڈرنگ کی حقیقی صلاحیت کیا ہے؟
جواب دیجئے