Neyron rendering - bu chuqur o'rganishda yangi paydo bo'lgan usul bo'lib, u klassik kompyuter grafikasini neyron tarmoqlar bilan kengaytirishga qaratilgan.
Neyronni ko'rsatish algoritmi bir xil sahnaning turli burchaklarini aks ettiruvchi tasvirlar to'plamini talab qiladi. Keyin bu tasvirlar bir xil sahnaning yangi burchaklarini chiqaradigan modelni yaratish uchun neyron tarmoqqa yuboriladi.
Neyron renderlashning yorqinligi, hisoblashni talab qiladigan klassik usullarga tayanmasdan, batafsil fotorealistik sahnalarni qanday qilib aniq qayta yaratishi mumkinligidadir.
Neyron renderlash qanday ishlashi bilan tanishishdan oldin, keling, klassik renderlash asoslarini ko'rib chiqaylik.
Klassik rendering nima?
Keling, avval klassik renderlashda qo'llaniladigan tipik usullarni tushunamiz.
Klassik renderlash deganda uch oʻlchamli sahnaning 2D tasvirini yaratishda foydalaniladigan texnikalar toʻplami tushuniladi. Tasvir sintezi sifatida ham tanilgan klassik render yorug'likning turli turdagi ob'ektlar bilan o'zaro ta'sirini taqlid qilish uchun turli xil algoritmlardan foydalanadi.
Misol uchun, qattiq g'ishtni ko'rsatish uchun soyaning o'rnini yoki devorning har ikki tomoni qanchalik yaxshi yoritilganligini aniqlash uchun ma'lum bir algoritmlar to'plami kerak bo'ladi. Xuddi shunday, yorug'likni aks ettiruvchi yoki sindiruvchi ob'ektlar, masalan, oyna, yaltiroq narsa yoki suv tanasi uchun ham o'z texnikasi kerak bo'ladi.
Klassik renderlashda har bir aktiv ko‘pburchak to‘r bilan ifodalanadi. Keyin shader dasturi ko'rsatilgan yorug'lik va burchakni hisobga olgan holda ob'ekt qanday ko'rinishini aniqlash uchun ko'pburchakdan kirish sifatida foydalanadi.
Haqiqiy renderlash ko'proq hisoblash quvvatini talab qiladi, chunki bizning aktivlarimiz kirish sifatida foydalanish uchun millionlab ko'pburchaklarga ega bo'ladi. Gollivud blokbasterlarida tez-tez uchrab turadigan kompyuter tomonidan ishlab chiqarilgan mahsulotning namoyishi odatda haftalar yoki hatto oylarni oladi va millionlab dollarga tushishi mumkin.
Nurni kuzatish usuli ayniqsa qimmatga tushadi, chunki yakuniy tasvirdagi har bir piksel yorug'lik manbasidan ob'ektga va kameraga o'tadigan yo'lni hisoblashni talab qiladi.
Uskunadagi yutuqlar grafik tasvirlarni foydalanuvchilar uchun ancha qulayroq qildi. Masalan, eng so'nggi ko'plab video O'yinlar Agar ularning apparati vazifaga mos bo'lsa, fotorealistik aks ettirish va soyalar kabi nurli kuzatuv effektlariga ruxsat bering.
Eng so'nggi grafik protsessorlar (grafik ishlov berish bloklari) protsessorga fotoreal grafiklarni yaratish uchun zarur bo'lgan juda murakkab hisob-kitoblarni bajarishda yordam berish uchun maxsus qurilgan.
Neyron renderning yuksalishi
Neyron renderlash ko'rsatish muammosini boshqa yo'l bilan hal qilishga harakat qiladi. Yorug'likning ob'ektlar bilan o'zaro ta'sirini taqlid qilish uchun algoritmlardan foydalanish o'rniga, sahnaning ma'lum bir burchakdan qanday ko'rinishini o'rganadigan model yaratsak nima bo'ladi?
Siz buni fotorealistik sahnalarni yaratish uchun yorliq deb o'ylashingiz mumkin. Neyron renderlash yordamida yorug‘lik ob’ekt bilan qanday o‘zaro ta’sir qilishini hisoblashimiz shart emas, bizga yetarlicha o‘quv ma’lumotlari kerak bo‘ladi.
Ushbu yondashuv tadqiqotchilarga murakkab sahnalarning yuqori sifatli renderlarini bajarishga hojat qoldirmasdan yaratish imkonini beradi
Neyron maydonlari nima?
Yuqorida aytib o'tilganidek, ko'pchilik 3D renderlar har bir ob'ektning shakli va tuzilishi haqidagi ma'lumotlarni saqlash uchun ko'pburchak to'rlardan foydalanadi.
Biroq, neyron maydonlar uch o'lchovli ob'ektlarni ifodalashning muqobil usuli sifatida mashhurlik kasb etmoqda. Ko'pburchak to'rlaridan farqli o'laroq, neyron maydonlari differentsial va doimiydir.
Neyron maydonlari farqlanadi deganda nimani nazarda tutamiz?
Neyron maydonidan olingan 2D chiqishi endi neyron tarmog'ining og'irliklarini oddiygina sozlash orqali fotorealistik bo'lishga o'rgatish mumkin.
Neyron maydonlardan foydalanib, biz endi sahnani ko'rsatish uchun yorug'lik fizikasini simulyatsiya qilishimiz shart emas. Yakuniy render qanday yonishi haqidagi ma'lumotlar endi bizning og'irliklarimiz ichida yashirin tarzda saqlanadi neyron tarmoq.
Bu bizga bir nechta fotosuratlar yoki video tasvirlardan nisbatan tez yangi tasvirlar va videolarni yaratish imkonini beradi.
Neyron maydonini qanday o'rgatish kerak?
Endi biz neyron maydoni qanday ishlashining asoslarini bilganimizdan so'ng, keling, tadqiqotchilar neyron nurlanish maydonini qanday o'rgatishlari mumkinligini ko'rib chiqaylik. NeRF.
Birinchidan, biz sahnaning tasodifiy koordinatalarini tanlab olishimiz va ularni neyron tarmoqqa kiritishimiz kerak. Bu tarmoq keyinchalik dala miqdorini ishlab chiqarishi mumkin bo'ladi.
Ishlab chiqarilgan maydon miqdori biz yaratmoqchi bo'lgan sahnaning kerakli rekonstruksiya maydonidan namunalar hisoblanadi.
Keyin rekonstruksiyani haqiqiy 2D tasvirlar bilan taqqoslashimiz kerak. Keyin algoritm qayta qurish xatosini hisoblab chiqadi. Ushbu xato neyron tarmoqqa sahnani qayta qurish qobiliyatini optimallashtirishga yordam beradi.
Neyron renderning ilovalari
Roman ko'rinishi sintezi
Yangi ko'rinish sintezi cheklangan miqdordagi nuqtai nazardan ma'lumotlardan foydalangan holda yangi burchaklardan kamera istiqbollarini yaratish vazifasini anglatadi.
Neyron renderlash usullari ma'lumotlar to'plamidagi har bir tasvir uchun kameraning nisbiy o'rnini taxmin qilishga va bu ma'lumotlarni neyron tarmoqqa yuborishga harakat qiladi.
Keyin neyron tarmoq sahnaning 3D ko'rinishini yaratadi, bu erda 3D makonidagi har bir nuqta tegishli rang va zichlikka ega.
NeRFlarning yangi tatbiq etilishi Google Street View foydalanuvchilarga xuddi videoni suratga olgan kamerani boshqarayotgandek real dunyo joylarini kashf qilish imkonini berish uchun yangi ko‘rinish sintezidan foydalanadi. Bu sayyohlarga ma'lum bir saytga sayohat qilishga qaror qilishdan oldin yo'nalishlarni immersiv tarzda kashf qilish imkonini beradi.
Fotorealistik avatarlar
Neyron renderlashning ilg'or usullari, shuningdek, haqiqiyroq raqamli avatarlarga yo'l ochishi mumkin. Keyinchalik bu avatarlar virtual yordamchilar yoki mijozlarga xizmat ko'rsatish kabi turli rollar uchun yoki foydalanuvchilarga o'zlarining o'xshashligini kiritish usuli sifatida ishlatilishi mumkin. video O'YIN yoki simulyatsiya qilingan render.
Masalan, a qog'oz 2023 yil mart oyida chop etilgan bir necha daqiqalik video tasvirlardan so'ng fotorealistik avatar yaratish uchun neyron renderlash usullaridan foydalanishni taklif qiladi.
Xulosa
Neyron rendering - bu butun kompyuter grafikasi sanoatini o'zgartirish imkoniyatiga ega bo'lgan qiziqarli o'rganish sohasi.
Texnologiya 3D aktivlarini yaratish uchun kirish to'sig'ini kamaytirishi mumkin. Vizual effektlar guruhlari endi bir necha daqiqalik fotorealistik grafiklarni yaratish uchun bir necha kun kutishlari shart emas.
Texnologiyani mavjud VR va AR ilovalari bilan birlashtirish, shuningdek, ishlab chiquvchilarga yanada chuqurroq tajriba yaratish imkonini beradi.
Sizningcha, neyron renderlashning haqiqiy salohiyati nimada?
Leave a Reply