LoGeR - ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ (DeepMind, UC ਬਰਕਲੇ) ਤੋਂ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ

ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ 3D ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ

ਕਿਸੇ ਪੂਰੇ ਇਵੈਂਟ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ—ਇੱਕ ਵਿਆਹ ਸਮਾਰੋਹ, ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤ ਦੀ ਸੈਰ। ਤੁਸੀਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਫੁਟੇਜ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਫਲੈਟ, ਰੇਖਿਕ ਕ੍ਰਮ ਹੈ। ਉਦੋਂ ਕੀ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਲੰਬੇ, ਬੇਲੋੜੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਨੇਵੀਗੇਬਲ 3D ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਇਹ LoGeR ਦਾ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਟੀਚਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ DeepMind ਅਤੇ UC ਬਰਕਲੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਖੋਜ ਸਹਿਯੋਗ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਰਫ਼ ਫ਼ੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ; ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ, ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ 3D ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਮਾਰਗ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲੰਬਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ: ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਕੇਲਾਂ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ

ਪਰੰਪਰਾਗਤ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਵੀਡੀਓ ਕਲਿੱਪਾਂ ਜਾਂ ਇੱਕੋ ਪਲ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਲਈਆਂ ਗਈਆਂ ਫ਼ੋਟੋਆਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨਾਲ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ "ਲੰਮੀਆਂ" ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦੋ ਗੁਣਾ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸਥਾਈ ਲੰਬਾਈ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਮਿੰਟਾਂ ਜਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਫੈਲਦਾ ਹੈ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਵਸਤੂਆਂ ਚਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੋਕ ਆਉਂਦੇ-ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜਾ, ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਪੈਮਾਨਾ: ਕੈਮਰਾ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਪਾਰਕ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇਮਾਰਤ ਵਿੱਚ, ਨਕਸ਼ੇ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਣਾ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਇਕਸਾਰ ਗਲੋਬਲ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਜਾਂ "ਫਲੋਟਰ" - ਭੂਤ-ਪ੍ਰੇਤ ਕਲਾਵਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਤਹ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। LoGeR ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

LoGeR ਸੁਮੇਲ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ

LoGeR, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਲੰਮੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ, ਇੱਕ "ਬੀਜ ਸ਼ੁਰੂਆਤ" ਰਣਨੀਤੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਰਾਜਕ ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ 3D ਪੈਚ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਐਂਕਰ ਜਾਂ "ਬੀਜ" ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਗਲੋਬਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਥਾਪਿਤ ਬੀਜ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਵੀਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਸ 3D ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਫਰੇਮ ਦੁਆਰਾ ਫਰੇਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਆਮ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਇੰਪੁੱਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ 3D ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕੋਰ ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ।

"ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸੈਟਿੰਗ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਡਿਸਕਨੈਕਟਡ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ." - LoGeR ਖੋਜ ਲੇਖਕ

ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

LoGeR ਵਰਗੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹਨ। ਆਰਕੀਟੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸਾਈਟ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵੀਡੀਓ ਵਾਕਥਰੂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਇਦਾਦ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ 3D ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਨੋਰੰਜਨ ਵਿੱਚ, ਫਿਲਮ ਨਿਰਮਾਤਾ ਵਿਆਪਕ ਸਥਾਨ ਸਕਾਊਟਿੰਗ ਫੁਟੇਜ ਤੋਂ ਡਿਜੀਟਲ ਸੈੱਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਹੂਲਤਾਂ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ 3D ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਵਿਡੀਓ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਡਿਜੀਟਲ ਜੁੜਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਮੇਵੇਜ਼ ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡਾ ਮਾਡਿਊਲਰ ਕਾਰੋਬਾਰ OS ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸਾਈਟ ਨਿਰੀਖਣ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ LoGeR ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਟੂਲ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ 3D ਮਾਡਲ ਤੁਰੰਤ ਮੇਵੇਜ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਰਜ ਸੂਚੀਆਂ, ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਮਰਸਿਵ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਅਮੀਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅੱਗੇ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਸਪੈਟੀਓਟੈਂਪੋਰਲ ਸਮਝ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

LoGeR AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ, ਵਿਕਸਤ 4D ਸਪੇਸ (3D + ਸਮਾਂ) ਵਜੋਂ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦੁਹਰਾਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਥਾਨਿਕ ਸਮਝ ਅਗਲੀ ਸਰਹੱਦ ਹੈ। ਮੇਵੇਜ਼ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਵਪਾਰ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡਿਜੀਟਲ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਚੁਸਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।

ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, LoGeR ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਡਿਜੀਟਲ ਕਾਪੀ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੂੰਘੇ ਹਨ, ਲੰਬੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਈ, ਖੋਜੀ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ 3D ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ

ਕਿਸੇ ਪੂਰੇ ਇਵੈਂਟ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ—ਇੱਕ ਵਿਆਹ ਸਮਾਰੋਹ, ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤ ਦੀ ਸੈਰ। ਤੁਸੀਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਫੁਟੇਜ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਫਲੈਟ, ਰੇਖਿਕ ਕ੍ਰਮ ਹੈ। ਉਦੋਂ ਕੀ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਲੰਬੇ, ਬੇਲੋੜੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਨੇਵੀਗੇਬਲ 3D ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਇਹ LoGeR ਦਾ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਟੀਚਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ DeepMind ਅਤੇ UC ਬਰਕਲੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਖੋਜ ਸਹਿਯੋਗ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਰਫ਼ ਫ਼ੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ; ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ, ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ 3D ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਮਾਰਗ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲੰਬਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ: ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਕੇਲਾਂ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ

ਪਰੰਪਰਾਗਤ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਵੀਡੀਓ ਕਲਿੱਪਾਂ ਜਾਂ ਇੱਕੋ ਪਲ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਲਈਆਂ ਗਈਆਂ ਫ਼ੋਟੋਆਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨਾਲ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ "ਲੰਮੀਆਂ" ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦੋ ਗੁਣਾ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸਥਾਈ ਲੰਬਾਈ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਮਿੰਟਾਂ ਜਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਫੈਲਦਾ ਹੈ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਵਸਤੂਆਂ ਚਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੋਕ ਆਉਂਦੇ-ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜਾ, ਸਥਾਨਿਕ ਪੈਮਾਨਾ: ਕੈਮਰਾ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਪਾਰਕ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇਮਾਰਤ ਵਿੱਚ, ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਣਾ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਇਕਸਾਰ ਗਲੋਬਲ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਜਾਂ "ਫਲੋਟਰ" - ਭੂਤ-ਪ੍ਰੇਤ ਕਲਾਵਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਤਹ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। LoGeR ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

LoGeR ਸੁਮੇਲ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ

LoGeR, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਲੰਮੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ, ਇੱਕ "ਬੀਜ ਸ਼ੁਰੂਆਤ" ਰਣਨੀਤੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਰਾਜਕ ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ 3D ਪੈਚ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਐਂਕਰ ਜਾਂ "ਬੀਜ" ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਗਲੋਬਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਥਾਪਿਤ ਬੀਜ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਵੀਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਸ 3D ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਫਰੇਮ ਦੁਆਰਾ ਫਰੇਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਆਮ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਇੰਪੁੱਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ 3D ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕੋਰ ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ।

ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

LoGeR ਵਰਗੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹਨ। ਆਰਕੀਟੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸਾਈਟ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵੀਡੀਓ ਵਾਕਥਰੂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਇਦਾਦ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ 3D ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਨੋਰੰਜਨ ਵਿੱਚ, ਫਿਲਮ ਨਿਰਮਾਤਾ ਵਿਆਪਕ ਸਥਾਨ ਸਕਾਊਟਿੰਗ ਫੁਟੇਜ ਤੋਂ ਡਿਜੀਟਲ ਸੈੱਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਹੂਲਤਾਂ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ 3D ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਵਿਡੀਓ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਡਿਜੀਟਲ ਜੁੜਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਮੇਵੇਜ਼ ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡਾ ਮਾਡਿਊਲਰ ਕਾਰੋਬਾਰ OS ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸਾਈਟ ਨਿਰੀਖਣ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ LoGeR ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਟੂਲ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ 3D ਮਾਡਲ ਤੁਰੰਤ ਮੇਵੇਜ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਰਜ ਸੂਚੀਆਂ, ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਮਰਸਿਵ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਅਮੀਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅੱਗੇ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਸਪੈਟੀਓਟੈਂਪੋਰਲ ਸਮਝ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

LoGeR AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ, ਵਿਕਸਤ 4D ਸਪੇਸ (3D + ਸਮਾਂ) ਵਜੋਂ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦੁਹਰਾਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਥਾਨਿਕ ਸਮਝ ਅਗਲੀ ਸਰਹੱਦ ਹੈ। ਮੇਵੇਜ਼ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਵਪਾਰ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡਿਜੀਟਲ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਚੁਸਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।