Daha İyi Bilgisayar Grafikleri İçin Yapay Zeka

Yapay Zeka Bilgisayar Grafikleri Geliştirebilir Mi?

TU Wien’de (Viyana), çok çeşitli malzemelerin fotogerçekçi resimlerinin oluşturulmasını kolaylaştıran sinir ağları geliştirilmiştir. Eğer bilgisayar -generated görüntüleri gerçekçi bakmak için vardır, farklı malzemeler farklı bir şekilde sunulması gerekmektedir: madalyonun metalik parlaklık ahşap plaka veya bir üzüm hafif şeffaf derinin mat cila oldukça farklı görünüyor. Bu tür maddi etkilerin tam olarak simüle edilmesi, genellikle çok fazla deneyim ve sabır gerektirir. Pek çok farklı parametrenin dikkatli bir şekilde ayarlanması gerekir, ardından bilgisayar ilgili görüntüyü hesaplamak için biraz zaman alır ve sonuç tamamen tatmin edici hale gelinceye kadar aynı prosedür tekrarlanır.

TU Wien’de (Viyana), bu süreci daha hızlı ve kolay hale getiren yeni yöntemler geliştirilmiştir. Yapay bir zeka, tasarımcının yaratıcı isteklerini tanır ve özerk bir şekilde uygun örnek görüntüler önerir. Bir sinir ağı seçilen malzeme parametrelerini gerçek zamanlı olarak örnek bir nesneye uygular. Grafik alanındaki çok farklı uygulamalar için bu, oyun tasarımından ve film animasyonundan mimari görselleştirmeye kadar büyük bir adımdır.

Işınlama yerine yapay zeka

Viyana Teknoloji Üniversitesi Görsel Bilgi İşlem ve İnsan Merkezli Teknoloji Enstitüsü’nden Károly Zsolnai-Fehér, “Genellikle bir nesnenin fotogerçekçi görünmesi sayıda farklı materyal içeren bir görüntü oluşturmak istiyorsanız, tamamen tatmin edici bir çözüm bulmak zor Zsolnai-Fehér yapay zeka yöntemlerini kullanmıştır. Bilgisayarın belirli bir materyali nasıl göstereceğini öğrenmesi için, örnek bir nesnenin farklı versiyonları görüntülenir. İstenen sonuca en yakın görünen resmin üzerine bir kişi tıklar. Birkaç uygulama turundan sonra, yapay zeka istenen malzemenin fiziksel özelliklerini herhangi bir görüntüye yerleştirmek ve herhangi bir belirli aydınlatmayı eşleştirmek için kullanılabilecek parametreleri bilgisayarın insan grafik tasarımcısının isteklerine hızlı bir şekilde adapte olması yeterli değildir – ayrıca her bir test turundaki önizleme resimlerinin mümkün olduğunca çabuk görüntülenmesi önemlidir.

Çoğu durumda, ışık ışınlarının yayılımını olabildiğince kesin olarak simüle ederek fotogerçekçi görüntüler üretilir. Bununla birlikte, bu tür fizik tabanlı yöntemlerle, bir test görüntüsü oluşturmak birkaç dakika sürer. Yazılımın, en uygun parametreleri aramak için yüzlerce kez yeni bir test görüntüsü hesaplaması gerekiyorsa, bu kısa sürede katılan insanlar için sinir bozucu bir deneyim haline gelir. Bu nedenle, önizleme resimlerini oluştururken yapay zeka da kullanılır : Uygun parametreleri öneren makine öğrenme algoritmasına ek olarak, Károly Zsolnai-Fehér, ilgili malzeme parametrelerini örnek nesneye çok daha hızlı uygulayan bir sinir ağı da geliştirmiştir. standart bilgisayar kodu ile mümkün olmuştur. Gerekirse, sonuçlar daha kullanıcı dostu bir şekilde ayarlanabilir ve geliştirilebilir.