3डी ग्राफिक्स के क्षेत्र ने विशेष रूप से जटिल दृश्यों के प्रतिपादन के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों में एक उल्लेखनीय विकास देखा है। यह लेख तीन महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों की जटिलताओं में गहराई से उतरता है जिन्होंने परिदृश्य को आकार दिया है: NeRF (न्यूरल रेडियंस फील्ड्स), ADOP (एप्रोक्सीमेट डिफरेंशिएबल वन-पिक्सेल पॉइंट रेंडरिंग), गौसियन स्प्लैटिंग, और TRIPS (रियल-टाइम रेडियंस फील्ड रेंडरिंग के लिए ट्रिलिनियर पॉइंट स्प्लैटिंग)। प्रत्येक तकनीक, पहले से कहीं अधिक यथार्थवादी आभासी दुनिया बनाने की हमारी खोज में एक कदम आगे का प्रतिनिधित्व करती है।
न्यूरल रेडियंस फील्ड्स (NeRF)
NeRF एक अभूतपूर्व दृष्टिकोण के रूप में उभरा, जिसने 2डी छवियों के संग्रह को नेविगेट करने योग्य 3डी दृश्य में बदल दिया। यह एक दृश्य के उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3डी प्रतिनिधित्व को सीखने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जो आश्चर्यजनक विवरण और फ़ोटोरियलिज़्म के साथ विभिन्न दृष्टिकोणों से छवियों के प्रतिपादन को सक्षम बनाता है। इस तकनीक ने आभासी वास्तविकता से लेकर स्वायत्त नेविगेशन तक विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोग पाए हैं।
इंस्टेंट NeRF: अगला कदम
NeRF तकनीक में एक उल्लेखनीय उन्नति इंस्टेंट NeRF है। NVIDIA द्वारा विकसित, यह प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से गति देता है, सेकंड में कुछ दर्जन तस्वीरों पर प्रशिक्षण देता है और मिलीसेकंड में 3डी दृश्य प्रस्तुत करता है। यह तीव्र प्रतिपादन क्षमता वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए नई संभावनाएं खोलती है और 3डी सामग्री निर्माण में क्रांति ला सकती है।
ADOP: एप्रोक्सीमेट डिफरेंशिएबल वन-पिक्सेल पॉइंट रेंडरिंग
ADOP, जो एप्रोक्सीमेट डिफरेंशिएबल वन-पिक्सेल पॉइंट रेंडरिंग का संक्षिप्त रूप है, डेरियस रुकर्ट, लिनस फ्रेंके और मार्क स्टैमिंगर द्वारा शुरू की गई एक बिंदु-आधारित, डिफरेंशिएबल न्यूरल रेंडरिंग पाइपलाइन है। यह प्रणाली अंशांकित कैमरा छवियों और दृश्य की एक प्रॉक्सी ज्यामिति, आमतौर पर एक पॉइंट क्लाउड, को इनपुट के रूप में लेने के लिए डिज़ाइन की गई है। पॉइंट क्लाउड को फिर रंगों के रूप में सीखी गई फ़ीचर वैक्टर के साथ रेखापुंजित किया जाता है, और प्रत्येक आउटपुट पिक्सेल में अंतराल भरने और छायांकन करने के लिए एक डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया जाता है।
ADOP में रेखापुंजक बिंदुओं को एक-पिक्सेल स्प्लैट्स के रूप में प्रस्तुत करता है, जो न केवल बहुत तेज है, बल्कि सभी प्रासंगिक इनपुट मापदंडों के संबंध में ग्रेडिएंट्स की कुशल गणना की भी अनुमति देता है। यह विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है जिनके लिए वास्तविक समय प्रतिपादन दरों की आवश्यकता होती है, यहां तक कि 100 मिलियन से अधिक बिंदुओं वाले मॉडलों के लिए भी।
इसके अलावा, ADOP में पूरी तरह से डिफरेंशिएबल भौतिक रूप से आधारित फोटोमेट्रिक कैमरा मॉडल शामिल है, जिसमें एक्सपोजर, व्हाइट बैलेंस और एक कैमरा रिस्पांस फ़ंक्शन शामिल है। व्युत्क्रम प्रतिपादन के सिद्धांतों का पालन करके, ADOP विसंगतियों को कम करने और अपने आउटपुट की गुणवत्ता को अनुकूलित करने के लिए अपने इनपुट को परिष्कृत करता है। इसमें कैमरा पोज़, लेंस डिस्टॉर्शन, पॉइंट पोजिशन और फ़ीचर्स जैसे संरचनात्मक मापदंडों के साथ-साथ कैमरा रिस्पांस फ़ंक्शन, विगनेटिंग और प्रति-छवि एक्सपोजर और व्हाइट बैलेंस जैसे फोटोमेट्रिक मापदंडों को अनुकूलित करना शामिल है।
अलग-अलग एक्सपोजर और व्हाइट बैलेंस वाली इनपुट छवियों को आसानी से संभालने की क्षमता और उच्च-डायनेमिक रेंज आउटपुट उत्पन्न करने की क्षमता के कारण, ADOP न्यूरल रेंडरिंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। यदि आप कंप्यूटर ग्राफिक्स में रुचि रखते हैं, खासकर गौसियन स्प्लैटिंग के विकल्पों में, तो ADOP का पॉइंट रेखापुंजकरण और दृश्य परिशोधन का दृष्टिकोण आपके काम या अनुसंधान के लिए काफी प्रासंगिक हो सकता है।
गौसियन स्प्लैटिंग
पारंपरिक तरीकों की ओर बढ़ते हुए, गौसियन स्प्लैटिंग वॉल्यूम रेंडरिंग और पॉइंट-आधारित ग्राफिक्स के लिए एक आज़माई हुई और परखी हुई तकनीक के रूप में खड़ी है। यह 3डी डेटा को गौसियन वितरण का उपयोग करके 2डी प्लेन पर प्रोजेक्ट करता है, जिससे चिकनी ट्रांज़िशन और प्रभावशाली स्पष्टता के साथ मेडिकल स्कैन जैसे वॉल्यूमेट्रिक डेटा का प्रतिपादन होता है।
हालिया विकास
हालिया प्रगति ने 3डी गौसियन स्प्लैटिंग (3DGS) पेश की है, जो प्रतिपादन गति को तेज करती है और दृश्यों का एक स्पष्ट प्रतिनिधित्व प्रदान करती है। यह गतिशील पुनर्निर्माण और संपादन कार्यों को सुविधाजनक बनाता है, पारंपरिक स्प्लैटिंग विधियों से क्या हासिल किया जा सकता है, इसकी सीमाओं को आगे बढ़ाता है।
TRIPS: रीयल-टाइम रेंडरिंग की सीमा
TRIPS अत्याधुनिक तकनीक का प्रतिनिधित्व करता है, गौसियन स्प्लैटिंग और ADOP (अनुकूली घनत्व बिंदु बादल) की ताकत का संयोजन। यह बिंदुओं को स्क्रीन-स्पेस इमेज पिरामिड में रेखापुंजित करता है, जिससे एक एकल ट्रिलिनियर राइट के साथ बड़े बिंदुओं का प्रतिपादन किया जा सकता है। फिर एक हल्का न्यूरल नेटवर्क एक विस्तृत, छेद-मुक्त छवि का पुनर्निर्माण करता है।
TRIPS क्यों खास है
- रीयल-टाइम प्रदर्शन: TRIPS मानक हार्डवेयर पर 60 fps की दर बनाए रखता है, जो इसे रीयल-टाइम अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है।
- डिफरेंशिएबल रेंडर पाइपलाइन: पाइपलाइन की डिफरेंशिएबिलिटी का अर्थ है कि बिंदु आकार और स्थिति को स्वचालित रूप से अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे प्रस्तुत दृश्य की गुणवत्ता बढ़ जाती है।
- चुनौतीपूर्ण परिदृश्यों में गुणवत्ता: TRIPS जटिल ज्यामिति और विस्तृत परिदृश्यों को प्रस्तुत करने में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जो पिछली विधियों की तुलना में बेहतर अस्थायी स्थिरता और विवरण प्रदान करता है।
TRIPS पाइपलाइन
TRIPS संसाधन
सारांश
NeRF से TRIPS तक की यात्रा 3डी दृश्य प्रतिपादन में तीव्र प्रगति को दर्शाती है। जैसे-जैसे हम अधिक कुशल और उच्च-निष्ठा विधियों की ओर बढ़ रहे हैं, इमर्सिव वर्चुअल अनुभव बनाने की संभावना तेजी से मूर्त होती जा रही है। ये प्रौद्योगिकियां न केवल ग्राफिक्स में सीमाओं को आगे बढ़ाती हैं बल्कि मनोरंजन से लेकर शहरी नियोजन तक विभिन्न उद्योगों में नवाचारों का मार्ग भी प्रशस्त करती हैं।
इन प्रौद्योगिकियों में गहराई से उतरने के इच्छुक लोगों के लिए, व्यापक समीक्षाओं और ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म सहित संसाधनों का भंडार उपलब्ध है जो NeRF परियोजनाओं के विकास को सुगम बनाते हैं। 3डी प्रतिपादन का भविष्य उज्ज्वल है, और यह NeRF, गौसियन स्प्लैटिंग और TRIPS जैसी प्रौद्योगिकियां ही हैं जो आगे का रास्ता रोशन करेंगी।