Disney bunu bulutları oluşturmak için kullanıyor mu? Işık radyasyonu tahmini sinir ağının gücü nedir? | 2 dakikalık kağıt
İşte Lei Feng'in altyazı grubu tarafından derlenen İki dakikalık kağıt sütun Her hafta, en yeni teknolojileri okumak ve AI alanındaki en son araştırma sonuçlarını öğrenmek için parçalı zaman harcayacağız.
Orijinal başlık Disney'in Yapay Zekası Bulutları Oluşturmayı Öğreniyor | İki Dakikalık Makaleler
Tercüme | Fu Teng redaksiyon | Fan Jiang bitirme | Zhang Guxin
Her hafta 2 dakikalık bir deneme videosu yorumu
Bu sayıda tanıtılan makale "Derin Saçılma: Parlaklığı Öngören Sinir Ağları ile Atmosferik Bulutları Oluşturma" (Derin Saçılma: Parlaklık Öngören Sinir Ağları ile Atmosferik Bulutları Oluşturma). Bu, Disney Company tarafından yayınlanan ve ışık sürecini simüle ederek bulutları oluşturmak için bir sinir ağını eğitmeyi öğreten bağımsız bir makaledir.
Bu teknolojinin zorluğu, adı verilen bir programı çalıştırmamız gerektiğidir. Geometri ışın yolu izleme Algoritma. Bu, ışık radyasyonunu simüle etmek için kullanılan bir tekniktir. Çünkü birçok ışık saçılma işleminde, ışık radyasyonu doğrudan nesnenin yüzeyinden yansıtılmaz, nesneye nüfuz eder (buradaki bulutlar gibi). Bu nedenle, bulut katmanının fiziksel bir görünüm modelini oluşturmak için anahtar, bulut katmanı geometrisini doğru bir şekilde elde etmektir.
Buradaki öncül, yüzlerce olası saçılma sürecini (milyonlarca ışık yolu dahil) simüle etmemiz gerektiğidir. Ancak bu hesaplama çok büyük. Bu makalede, yazarlar iyi bir hibrit yöntem önermektedir: hesaplamanın bir kısmını kurtarmak için saçılma sürecindeki ışık radyasyonunu hızlı bir şekilde öğrenmek ve hızlıca tahmin etmek için sinir ağlarını kullanın. Diğer kısım hala geleneksel algoritmaları kullanıyor.
Bulut oluşturma sürecinde, sinir ağını eğitmek için kullanılan veriler 75 farklı bulut katmanı içerir. Bir kısım bilgisayar tarafından otomatik olarak oluşturulur ve diğer kısım sanatçı tarafından çizilir ve sinir ağının çeşitli durumları öğrenmesine izin verir. Son efekt inanılmaz ve resmin işleme süresi dakika ve ikinci seviyeye sıkıştırılmış. Biliyorsunuz, bu tür bir işleme yapmak için geleneksel yöntemler kullanırsanız, süper hesaplama gücüne sahip bir platforma koysanız bile çok zaman alıcı olacaktır.
Ayarlamadan sonraki sonucun önceki işlemden daha iyi olup olmadığını görmek için birkaç saat daha beklememize gerek yok. Saçılma parametreleri de dinamik olarak ayarlanabildiği için çok kısa sürede tamamlanabilmektedir.
Bu teknoloji aynı zamanda farklı saçılma modellerini de destekler. Tüm render sonuçlarının gerçek render ile karşılaştırılması gerekir, çoğunun gerçeklerden farklı görünmediğini görebiliriz.
Çevirmenin Notu:
-
Bu makalenin yeniliği, yeni mühendislikte sinir ağlarının uygulanmasıdır ve gerçek kullanımda geleneksel bulut görüntülemede dağınık ışıma öngörüsünün acı noktalarına yöneliktir.
-
Bu sinir ağının temel yapısı, ReLU'yu sıradan bir çok katmanlı algılayıcı üzerinde etkinleştirme işlevi olarak kullanmaktır.Yeniliği, bulutlarda ışık saçılımının özelliklerini simüle etmek için özel bir katmanın yapımında yatmaktadır.
-
Bu özel katman, giriş katmanının bulut katmanının geometrik dikdörtgen şekline eşdeğer olduğu ve daha sonra ikinci katmanın dahili ışık saçılım aralığına eşdeğer olduğu iki katmanlı bir yapıdır.Tüm katman, bulut katmanı içindeki birincil ışık saçılımını simüle etmeye eşdeğerdir. Çalışma mekanizması Bazıları CNN içindeki filtrelere benzer.
Kağıdın orijinal adresi
Daha fazla makale için Leifeng.com'u takip edin, Leiphonefansub WeChat hesabını (leiphonefansub) arkadaş olarak ekleyin
AI Gönüllüsü Olmak İçin "Katılmak istiyorum" dedi Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı
