Neural Rendering: Maschinelles Lernen in der Computergrafik

Neuronale Netze helfen, künstlich erzeugte Bilder und Videos realistisch darzustellen. Mit diesem "Neural Rendering" kommen ML-Methoden in die Computergrafik.

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Lesezeit: 14 Min.
Von
  • Gerhard Völkl
Inhaltsverzeichnis

Für die mit Computergrafik erzeugten realistischen Bilder in Filmen und Spielen braucht es viel Rechenleistung und Arbeitszeit von 3D-Künstlern. Besser und kostengünstiger lassen sich die Bilderzeugungsalgorithmen mit maschinellem Lernen erstellen. Neural Rendering, ein neuer Zweig der Computergrafik, fasst viele Aktivitäten in diesem Bereich der Computergrafik zusammen. Er versucht, die lange bekannten Aufgabenstellungen in der Computergrafik mit neuen Ansätzen aus dem Bereich maschinelles Lernen zu lösen.

Eine der Anwendungen von Neural Rendering ist besseres Videoconferencing. Wünschenswert wäre, wenn alle Personen virtuell in 3D an einem Konferenztisch sitzen könnten. Das geht aktuell nur mit einem großen Aufwand an Hardware, wofür viele Kameras und Sensoren erforderlich sind. Ziel ist, mit einem Handy als Kamera und einer Brille als Display zum gleichen Ergebnis zu kommen. Was fehlt, ist die Software.

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Im Neural Rendering arbeiten Entwickler daran, wie man aus einem 2D-Bild einer Smartphone-Kamera die Bewegungsparameter herausziehen, diese verschicken und daraus ein realistisch wirkendes Bild aus einem beliebigen Blickwinkel in Echtzeit generieren kann.