NeRF Nedir?
Nöral parlaklık alanı (NeRF), kısmi bir dizi iki boyutlu görüntüden karmaşık üç boyutlu sahneleri yeniden yapılandırabilen bir sinir ağıdır. Dijital etkileşimleri hem daha gerçekçi hem de isabetli hale getirmek için çeşitli simülasyonlar, oyun, medya ve Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamalarında üç boyutlu görüntüler gereklidir. NeRF, belirli bir sahnenin sahne geometrisini, nesnelerini ve açılarını öğrenir. Ardından, yeni bakış açılarından hem fotogerçekçi 3B görünümler hem de boşlukları doldurmak üzere otomatik olarak sentetik veriler oluşturur.
Nöral parlaklık alanlarının kullanım alanları nelerdir?
NeRF'ler karmaşık sahneler oluşturabilir ve çeşitli kullanım durumları için görüntüler oluşturabilir.
Bilgisayar grafikleri ve animasyon
Bilgisayar grafiklerinde, gerçekçi görsel efektler, simülasyonlar ve sahneler oluşturmak için NeRF'leri kullanabilirsiniz. NeRF'ler gerçekçi ortamları, karakterleri ve diğer görüntüleri yakalar, oluşturur ve yansıtır. NeRF'ler genellikle video oyunu grafiklerini ve VX film animasyonunu geliştirmek için kullanılır.
Tıbbi görüntüleme
NeRF'ler, MRG'ler gibi 2B taramalardan kapsamlı anatomik yapıların oluşturulmasını kolaylaştırır. Teknolojileri, vücut dokusunun ve organlarının gerçekçi temsillerini yapılandırabilir ve doktorlara ve tıp teknisyenlerine faydalı görsel bağlamlar sağlayabilir.
Sanal gerçeklik
NeRF'ler sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik simülasyonları için son derece önemli bir teknolojidir. 3B sahneleri doğru bir şekilde modelleyebildikleri için gerçekçi sanal ortamlar oluşturmayı ve keşfetmeyi kolaylaştırırlar. Görüntüleme yönünüze bağlı olarak, NeRF yeni görsel bilgiler görüntüleyebilir, hatta sanal nesneleri gerçek bir alanda oluşturabilir.
Uydu görüntüleri ve planlama
Uydu görüntüleri, NeRF'lerin dünya yüzeyinin kapsamlı modellerini üretmek için kullanabileceği bir dizi görüntü sağlar. Gerçek dünya ortamlarının dijitalleştirilmesini gerektiren gerçeklik yakalama (RC) kullanımları için kullanışlıdır; mekansal konum verilerini son derece ayrıntılı 3B modellere dönüştürebilirsiniz. Örneğin, hava görüntülerinin peyzaj render'leri olarak yeniden yapılandırılması, bir alanın gerçek dünya düzeni için yararlı bir referans sağlaması sebebiyle şehir planlamasında yaygın olarak kullanılır.
Aşağıdaki resim 3B bina modelinin bir örneğini gösterir.
Nöral parlaklık alanları nasıl çalışır?
Çeşitli dijital grafik teknikleriyle oluşturulan bilgisayarla işlenmiş 3B görüntüler, kalitelerini ve gerçekçiliğini tanımlayan birkaç farklı özelliğe sahiptir. Örneğin:
- Sahnedeki 3B modellerin konumlandırılması, yönlendirilmesi ve ölçeği gibi geometrik özellikler
- Gölgeler, parlaklık, renk ve yansımalar gibi aydınlatma özellikleri
- Işığın cam veya sis gibi malzemelerden nasıl geçtiğini gösteren şeffaflık ve yarı saydamlık
- Duman veya bulutların yoğunluğu gibi hacim ve yoğunluk
- Kumaş, ahşap veya metal gibi malzemeleri simüle eden dokular
Renklerin seçimi ve dağılımı da görüntünün görsel etkisinde önemli bir rol oynar. Gölgeleme, farklı yüzey alanlarının nasıl aydınlatıldığını belirleyerek derinlik ve şekil hissi yaratır.
NeRF'ler, önceki tüm özellikleri ele almak için bilgisayar grafik tekniklerini sinir ağı mimarisiyle birleştirir.
Aşağıdaki görüntü, bilgisayarda oluşturulmuş bir 3B görüntü örneğidir.
Sinirsel parlaklık alanlarının mimarisi
NeRF'ler, bir 3B sahnenin temsilini oluşturmak için çok katmanlı algılayıcı (MLP) adı verilen bir sinir özelliği (tamamen bağlantılı sinir ağı mimarisi) kullanır. MLP, sinir ağlarında ve derin öğrenmede altyapı modelidir. Mekansal koordinatları ve görüntüleme yönlerini renk ve yoğunluk değerlerine eşlemek için eğitilmiştir. MLP, 3B görüntüdeki her noktanın renk ve yoğunluk değerlerini belirlemek için 3B alandaki konum veya 2B görüntüleme yönü gibi girdileri düzenleyen, bir dizi matematiksel yapı kullanır.
Ağ, sahnedeki ışınların parlaklığını ve rengini nasıl değiştireceğini de öğrenir. Parlaklık modellemesi olarak bilinen bu ışınlar hakkında bir algı geliştirerek farklı perspektiflerden farklı renk ve yoğunluk gösterebilir.
Derin öğrenme hakkında bilgi edinin
Nöral parlaklık alanlarının türleri
NeRF'lerin en eski sürümlerinin optimize edilmesi ve yavaşlatılması zordu ve aynı kamera ışınlarını kullanarak aydınlatmayı eşleştirmek için fotoğraf girdilerine ihtiyaçları vardı. O zamandan beri, ilk teknolojinin çeşitli varyasyonlar geliştirildi.
PixelNeRF
NeRF'nin en eski yeni biçimlerinden biri PixelNeRF'ti (CPVR 2021). Bu dağıtım, tek görüntü girişleri üzerinde koşullandırılabilen tamamen evrişimli bir mimari sunar. Bu yaklaşım, birçok kalibre edilmiş ve organize görünüm ihtiyacını ortadan kaldırır ve gereken toplam hesaplama kaynaklarını azaltır. Bu yeni yaklaşım, NeRF'leri oluşturma ve optimize etme sürecini kolaylaştırdı.
Mega-NeRD
Mega-NeRD (CVPR 2022), özellikle büyük ölçekli sahnelerle çalışırken yararlı olan bir başka NeRF çerçevesidir. Farklı aydınlatma koşullarına sahip görüntüleri işlemesini sağlayan alternatif bir geometrik kümeleme algoritması ve seyrek ağ yapısı sunar. Bu optimize edilmiş NeRF, gerçek dünya ortamlarını etkili bir şekilde yakalamak ve oluşturmak için seyrek bir nöral parlaklık grid'i (SNerG) kullanır.
NSVF
Neural Sparse Voxel Fields (NSVF), oluşturma aşaması sırasında herhangi bir boş pikseli atlayabilen ve görüntü oluşturma hızını artıran bir NeRF'tir. Bu teknik ağ hücrelerindeki piksel yapılarını öğrenir ve belirli bakış açılarına ihtiyaç duymadan yüksek kaliteli görüntüler oluşturmasını sağlar.
Plenoptic voxel
Plenoptic Voxel (2021) yeniliği, çok katmanlı perceptron sinir ağını kullanmak yerine seyrek bir 3B grid kullanır. Bu grid ile, voxel enterpolasyonu yoluyla görsel doğruluğu sağlarken yeni simülasyonların oluşturulma hızını artırabilirsiniz.
Nöral parlaklık alanları görüntüleri nasıl oluşturur?
Sinir işleme, NeRF tarafından görüntü oluşturma süreci için kullanılan terimdir. NeRF'ler, ham verileri ayrıntılı 3B temsillere dönüştürmek için çeşitli teknikler kullanır.
Grafik oluşturma
Bilgisayar grafikleri alanındaki render teknikleri, NeRF modellerinin sahneleri geometrik olarak yansıtmasını ve işlemesini sağlar. Örneğin:
- Işın dökümü, nesnelerin görünürlüğünü hesaplamak için kullanıcının bakış açısını simüle eder
- Işın izleme yansıma, kırılma ve gölgeler de dahil olmak üzere ışığın fiziksel davranışını simüle ederek bu kavramı genişletir
- Rasterleştirme, 3B vektör bilgilerini 2B ekranda piksellere dönüştürür ve aydınlatma ile doku efektlerini verimli bir şekilde simüle etmek için çeşitli algoritmalar kullanır
Hacim işleme
Hacim işleme başka bir önemli stratejidir. Bir algoritma 3B alan veya görüntüdeki her piksel için kırmızı, yeşil, mavi ve alfa (hacim yoğunluğu) değerlerini belirler. Bu şekiller, 2B bir görüntüde karşılık gelen konumlarına eşlenir.
Diğer bir teknik, hacim oluşturmaya ters yönde çalışan görünüm sentezidir. Bu teknik, bir dizi 2B görüntüden bir 3B görünüm oluşturur. Görünüm sentezi, farklı açılardan alınan bir dizi görüntü kullanarak nesneyi temsil eden yarım küre düzeni oluşturur. Bu işlem, her 2B görüntüyü bir nesnenin etrafındaki ilgili konumuna sığdırır ve onu 3B olarak yeniden yapılandırır.
AWS, nöral parlaklık alanı gereksinimlerinizi nasıl destekler?
Amazon Web Services (AWS), NeRF gereksinimlerinizi destekleyen iki hizmet sunar.
AWS RoboMaker, herhangi bir altyapı yönetmeden simülasyon çalıştırmanızı, ölçeklendirmenizi ve otomatikleştirmenizi sağlayan bulut tabanlı bir simülasyon hizmetidir. AWS RoboMaker, simülasyon dünyaları ve çeşitli 3B varlıklar sunarak simülasyon ortamlarını daha hızlı ve daha uygun maliyetli hale getirir. Bu simülasyon varlıklarını, gerekli doğruluk düzeyine uyacak simülasyon ortamları oluşturmak üzere kullanabilirsiniz. AWS RoboMaker WorldForge ile birkaç dakika içinde yüzlerce kullanıcı tanımlı, 3B iç mekan simülasyon dünyası oluşturabilirsiniz.
AWS IoT TwinMaker bina, fabrika, endüstriyel ekipman ve üretim hatları gibi gerçek dünya sistemlerinin dijital ikizlerini oluşturan bir hizmettir. Birden çok kaynaktan mevcut verileri kullanma, herhangi bir fiziksel ortamın sanal temsillerini oluşturma ve mevcut 3B modellerini gerçek dünya verileriyle birleştirme özelliği sunar. AWS IoT TwinMaker ile operasyonlarınızın bütüncül görünümünü daha hızlı ve daha az çabayla oluşturmak için dijital ikizlerden yararlanabilirsiniz.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'deki nöral parlaklık alanlarını kullanmaya başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
