ਐਨਵੀਡੀਆ ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਧਾਰਨ ਸਕੈਚਾਂ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰ ਲੈਂਡਸਕੇਪਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਤਮਾਕੂਨੋਸ਼ੀ ਦਾ ਝਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਹਤਮੰਦ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਝਰਨਾ

ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉੱਲੂ ਕਿਵੇਂ ਖਿੱਚਣਾ ਹੈ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਅੰਡਾਕਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੱਕਰ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉੱਲੂ ਮਿਲੇਗਾ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਾਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਪੁਰਾਣਾ ਹੈ, ਪਰ ਐਨਵੀਡੀਆ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ.

ਨਵਾਂ ਵਿਕਾਸ, ਜਿਸਨੂੰ ਗੌਗਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਸਕੈਚਾਂ (ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ - ਚੱਕਰ, ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਸਭ ਕੁਝ) ਤੋਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ - ਅਰਥਾਤ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ।

ਗੌਗਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੰਗੀਨ ਵਰਚੁਅਲ ਸੰਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਮਨੋਰੰਜਨ ਲਈ, ਸਗੋਂ ਕੰਮ ਲਈ ਵੀ। ਇਸ ਲਈ, ਆਰਕੀਟੈਕਟ, ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਗੇਮ ਡਿਵੈਲਪਰ - ਉਹ ਸਾਰੇ ਕੁਝ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੁਰੰਤ "ਸਮਝਦੀ ਹੈ" ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

"ਗੌਗਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਮਾਰਟ ਬੁਰਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲੀ ਸਕੈਚ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ," ਗੌਗਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੇ ਕਿਹਾ।

ਇਸ ਟੂਲ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਜਾਂ ਹੋਰ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਸਮਾਨ, ਰੇਤ, ਸਮੁੰਦਰ ਆਦਿ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੋ ਵੀ ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਲ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।

ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਲੱਖਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਸਦਾ ਧੰਨਵਾਦ, ਸਿਸਟਮ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਜੋ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਭੁੱਲਦਾ. ਇਸ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਾਲਾਬ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅੱਗੇ ਕੁਝ ਰੁੱਖਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਾਰੀਆਂ ਨੇੜਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਤਲਾਅ ਦੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਹੋਣਗੀਆਂ।

ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਸਤਹ ਕੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ - ਇਹ ਘਾਹ, ਬਰਫ਼, ਪਾਣੀ ਜਾਂ ਰੇਤ ਨਾਲ ਢੱਕੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਰਫ਼ ਰੇਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਰਫ਼ ਨਾਲ ਢੱਕੀ ਬਰਬਾਦੀ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਲਾਕਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਰੂਥਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਮਿਲਦਾ ਹੈ.

“ਇਹ ਇੱਕ ਰੰਗਦਾਰ ਕਿਤਾਬ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਰੁੱਖ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਸੂਰਜ ਕਿੱਥੇ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਮਾਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ। ਫਿਰ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਐਨੀਮੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ। "ਇਹ ਸਭ ਅਸਲ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ," ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ.

ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ "ਸਮਝ" ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਦੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ। ਜਨਰੇਟਰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ, ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖੇ ਗਏ ਲੱਖਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਨਰੇਟਰ "ਜਾਣਦਾ ਹੈ" ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਕਿੱਥੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਧਨ ਬਹੁਤ ਲਚਕਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਇਸਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪੇਂਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕਲਾਕਾਰ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸੂਰਜ ਚੜ੍ਹਨ ਜਾਂ ਸੂਰਜ ਡੁੱਬਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਨਾਲ ਛੁਟਕਾਰਾ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ ਕਿਤੇ ਤੋਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਹੀਂ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਾਰੀਆਂ "ਤਸਵੀਰਾਂ" ਬਣੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਵ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਕਲਾਕਾਰ (ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਵਧੀਆ) ਵਾਂਗ "ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ"।

ਫਿਲਹਾਲ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਇਸਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ GPU ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਾਨਫਰੰਸ 2019 ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿਹੜੇ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਲੋਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸਨ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੌਗਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਸਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ 3D ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਡਰਾਇੰਗਾਂ, ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ ਸਕੈਚਾਂ ਤੋਂ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਥਾਂਵਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਸਤੂਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, "ਸਿਖਲਾਈ" ਲਈ ਪੰਜ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਗੌਗਨ ਲਈ, ਇਹ ਸਾਧਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੋਗ ਵਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲੱਭੇਗਾ - ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com