Нейросеть научилась создавать реалистичную шерсть животных
Новости Отредактировано
Исследователи из Калифорнии создали нейросеть для правильной отрисовки шерсти животных. Новый алгоритм учитывает прозрачность меха, поэтому модели животных выглядят реалистичнее.
4К открытий4К показов
Исследователи из Калифорнийского университета создали нейросеть, предназначенную для реалистичной отрисовки шерсти животных. Новый алгоритм учитывает прозрачность меха, поэтому отражение света получается более близким к реальности.
Разница между волосами и шерстью
Актуальные методы рендеринга обрабатывают волосяной покров людей и животных по единому алгоритму. Они не учитывают, что шерсть, в отличие от волос, отражает свет под другим углом из-за более объемной медуллы — центральной части волосяного стержня. Игнорирование этого важного свойства приводит к нереалистичному виду персонажей-животных в играх и кино.
Отрисовка полупрозрачных волокон
Для рендеринга шерсти лучше подходит метод подповерхностного рассеивания. Он просчитывает, под каким углом должен отразиться свет, проникший в полупрозрачные тела. В реальности эффект такого рассеивания можно увидеть, включив фонарик в темной комнате и приложив к нему палец. На пальце будет видно кольцо света, потому что он прошел сквозь ткани, рассеялся и вернулся.
Нейросеть как помощник в рендеринге
Подповерхностное рассеивание требует сложных математических вычислений, поэтому исследователи воспользовались нейронной сетью. Обработав одну сцену, нейросеть научилась применять метод и к другим 3D-моделям. Алгоритм оказался эффективным даже при обработке человеческих волос — учитывание прозрачности так же повышает их реалистичность.
Использование в будущем
Руководитель исследования Рави Рамаморти (Ravi Ramamoorthi) объявил, что алгоритм работает в 10 раз быстрее, чем используемые в студиях методы. В будущем исследователи хотят добиться обработки в реальном времени, чтобы алгоритм мог использоваться в компьютерных играх.
4К открытий4К показов
В этой статье мы разберем не только тему применения ИИ в разработке сайтов, но и поделимся мнениями действующих разработчиков из нашей компании об использовании нейросетей в своей работе – узнаем, действительно ли разрабам уже сегодня есть какая-то помощь и польза от ИИ, и от каких инструментов конкретно?
Полтора года работы над проектом с десятками нейронных сетей позволили собрать ценные лайфхаки по внедрению, оптимизации и совместимости моделей. Статья помогает понять, как избежать распространённых ошибок и найти решения текущий проблем.
Узнали, сможет ли Sora от OpenAI уничтожить хотя бы одну профессию. Это нейросеть, которая генерирует видеоролики по текстовому описанию.
Исследование показало, что помощники, такие как Copilot, пишут код, который по качеству похож на «хаотичную работу неопытного аутсорсера».