डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग के क्षेत्र में, एक नई तकनीक जिसका नाम DiPIR (डिफ्यूजन-गाइडेड इनवर्स रेंडरिंग) है, व्यापक ध्यान आकर्षित कर रही है। यह शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तुत की गई नवीनतम विधि, लंबे समय से मौजूद तकनीकी चुनौती का समाधान करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिसमें आभासी वस्तुओं को वास्तविक दृश्यों में Seamlessly सम्मिलित करना शामिल है।
DiPIR का मूल इसके अद्वितीय कार्यप्रणाली में है। यह बड़े पैमाने पर डिफ्यूजन मॉडल और भौतिक-आधारित इनवर्स रेंडरिंग प्रक्रिया को जोड़ती है, जिससे एकल छवि से दृश्य प्रकाश जानकारी को सटीकता से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। यह क्रांतिकारी विधि न केवल छवि में किसी भी आभासी वस्तु को सम्मिलित कर सकती है, बल्कि वस्तु की सामग्री और प्रकाश को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकती है, जिससे यह आसपास के वातावरण के साथ स्वाभाविक रूप से विलीन हो जाती है।
इस तकनीक का कार्यप्रवाह पहले इनपुट छवि के आधार पर एक आभासी 3D दृश्य का निर्माण करता है, फिर आभासी वस्तुओं और वातावरण के बीच बातचीत का अनुकरण करने के लिए एक डिफरेंशिएबल रेंडरर का उपयोग करता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति में, रेंडरिंग परिणाम को डिफ्यूजन मॉडल के माध्यम से संसाधित किया जाता है, जिससे पर्यावरण प्रकाश मानचित्र और टोन मैपिंग वक्र को निरंतर अनुकूलित किया जाता है, अंततः यह सुनिश्चित किया जाता है कि उत्पन्न छवि वास्तविक दृश्य की प्रकाश स्थिति के अनुरूप हो।
DiPIR का लाभ इसकी व्यापक उपयोगिता में है। चाहे वह इनडोर हो या आउटडोर, दिन हो या रात, विभिन्न प्रकाश स्थितियों में दृश्यों को प्रभावी रूप से संसाधित किया जा सकता है। प्रयोगात्मक परिणाम बताते हैं कि DiPIR कई परीक्षण दृश्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, उत्पन्न छवियाँ अत्यंत यथार्थवादी होती हैं, और वर्तमान मॉडलों की प्रकाश प्रभाव स्थिरता में कमी को सफलतापूर्वक हल करता है।
यह ध्यान देने योग्य है कि DiPIR का अनुप्रयोग केवल स्थिर छवियों तक सीमित नहीं है। यह गतिशील दृश्यों में वस्तुओं को सम्मिलित करने और बहु-दृष्टिकोणों में आभासी वस्तुओं को समन्वयित करने का समर्थन करता है। ये विशेषताएँ DiPIR को वर्चुअल रियलिटी, एन्हांस्ड रियलिटी, सिंथेटिक डेटा जनरेशन और वर्चुअल प्रोडक्शन जैसे क्षेत्रों में व्यापक अनुप्रयोग संभावनाएँ प्रदान करती हैं।
प्रोजेक्ट का पता: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/DiPIR/
