NVIDIA සමාගම යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් පද්ධති ප්‍රභව කේත (GauGAN), රළු සිතුවම් මත පදනම්ව යථාර්ථවාදී භූ දර්ශන මෙන්ම ව්‍යාපෘතියට සම්බන්ධ ඒවා සංස්ලේෂණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. . පද්ධතිය විය මාර්තු මාසයේදී GTC 2019 සමුළුවේදී, නමුත් කේතය ප්‍රකාශයට පත් කළේ ඊයේ පමණි. සංවර්ධන හිමිකාර බලපත්රයක් යටතේ (Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0), වාණිජ නොවන භාවිතය සඳහා පමණක් ඉඩ ලබා දේ. කේතය පයිතන් වලින් ලියා ඇත්තේ රාමුව භාවිතා කරමිනි .
දර්ශනයේ ආසන්න වස්තූන් ස්ථානගත කිරීම තීරණය කරන කොටස් සිතියමක ස්වරූපයෙන් රූප සටහන් ඇඳ ඇත. ජනනය කරන ලද වස්තූන්ගේ ස්වභාවය වර්ණ ලකුණු භාවිතා කර නියම කර ඇත. නිදසුනක් ලෙස, නිල් පිරවුමක් අහසටත්, නිල් ජලය බවටත්, තද කොළ ගස් බවටත්, ලා කොළ තණකොළ බවටත්, ලා දුඹුරු පාෂාණ බවටත්, තද දුඹුරු කඳු බවටත්, අළු හිම බවටත්, දුඹුරු ඉරක් මාර්ගයක් බවටත්, නිල් පැහැයක් ගනී. ගඟට රේඛාව අතිරේක වශයෙන්, විමර්ශන රූප තෝරා ගැනීම මත පදනම්ව, සමස්ත සංයුතියේ ශෛලිය සහ දවසේ වේලාව තීරණය කරනු ලැබේ. අතථ්‍ය ලෝක නිර්මාණය කිරීම සඳහා යෝජිත මෙවලම ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන් සහ නාගරික සැලසුම්කරුවන්ගේ සිට ක්‍රීඩා සංවර්ධකයින් සහ භූ දර්ශන නිර්මාණකරුවන් දක්වා පුළුල් පරාසයක විශේෂ ists යින්ට ප්‍රයෝජනවත් විය හැකිය.
වස්තු සංස්ලේෂණය කරනු ලබන්නේ උත්පාදක එදිරිවාදී ස්නායුක ජාලයක් මගිනි (), මිලියන කිහිපයක ඡායාරූප මත පූර්ව-පුහුණු කළ ආකෘතියකින් විස්තර ලබා ගනිමින්, ක්‍රමානුකුල ඛණ්ඩිත සිතියමක් මත පදනම්ව යථාර්ථවාදී රූප නිර්මාණය කරයි. කලින් සංවර්ධිත රූප සංස්ලේෂණ පද්ධති මෙන් නොව, යෝජිත ක්‍රමය පදනම් වන්නේ අනුවර්තනය වන අවකාශීය පරිවර්තනය භාවිතා කිරීම සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම මත පදනම් වූ පරිවර්තනයයි. අර්ථකථන සලකුණු කිරීම වෙනුවට ඛණ්ඩිත සිතියමක් සැකසීමෙන් ඔබට නිවැරදි ගැලපුම් ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමට සහ විලාසය පාලනය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
යථාර්ථවාදය සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා, ස්නායුක ජාල දෙකක් එකිනෙකා සමඟ තරඟ කරයි: උත්පාදක යන්ත්රයක් සහ වෙනස්කම් කරන්නෙකු. උත්පාදක යන්ත්‍රය සැබෑ ඡායාරූපවල මූලද්‍රව්‍ය මිශ්‍ර කිරීම මත පදනම්ව රූප ජනනය කරන අතර වෙනස්කම් කරන්නා සැබෑ රූපවලින් විය හැකි අපගමනයන් හඳුනා ගනී. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, ප්‍රතිපෝෂණ සෑදී ඇති අතර, වෙනස්කම් කරන්නා ඒවා සැබෑ ඒවාගෙන් වෙන්කර හඳුනා ගැනීම නවත්වන තෙක් උත්පාදක යන්ත්‍රය වැඩි වැඩියෙන් හොඳ සාම්පල රචනා කිරීමට පටන් ගනී.
මූලාශ්රය: opennet.ru