"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ.
Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.
|
|
24.02.2018
15:01 |
Открыты материалы, которые совершат революцию в электронике
Специалисты Центра интеграционных нанотехнологий Министерства энергетики США и их британские коллеги открыли новый метод управления проводимостью в . . . |
|
24.02.2018
14:59 |
Городские фермы могут приносить до $160 млрд ежегодно
Международная группа ученых впервые исследовала массивы данных о городских фермах. Они подтвердили, что городские посадки не смогут полностью обеспечить . . . |
|
24.02.2018
14:40 |
Лошади Пржевальского лишились звания всех скакунов мира 
Лошади Пржевальского оказались не последними дикими предками современных лошадей, а одичавшими потомками первых домашних скакунов, которые жили в окрестностях . . . |
|
24.02.2018
13:48 |
В России создан уникальный двигатель для электромобилей 
Резидент технопарка «Калибр» разработал уникальный гибридный двигатель для электромобилей. О новом моторе рассказал Официальный портал Мэра и Правительства . . . |
|
23.02.2018
16:56 |
Учёные придумали новый способ хранения данных внутри ДНК
Будущее технологий заключается не только в постоянном росте вычислительной мощности процессоров или переходе на квантовые компьютеры, но и в эволюции устройств . . . |
|
23.02.2018
16:47 |
Магнитные поля, а также потоки пыли и газа вокруг сверхмассивной черной дыры 
Астрономы составили новую карту высокого разрешения линий магнитного поля в газе и пыли, движущихся вокруг сверхмассивной черной дыры, расположенной в центре . . . |
|
23.02.2018
16:30 |
Звезда S0-2 является одиночной и готова к проверке теории Эйнштейна
Астрономы готовы провести «самый наглядный» тест Общей теории относительности Эйнштейна теперь, когда были получены новые данные о статусе звезды S0-2. До . . . |
|
23.02.2018
16:00 |
Звёздные войны: российские физики научились «побеждать» астероиды 
Группа учёных из МФТИ, Института космических исследований РАН и двух институтов госкорпорации «Росатом» — Российского федерального ядерного центра ВНИИЭФ и . . . |
|
23.02.2018
15:53 |
Разработан мемтранзистор — гибрид мемристора и транзистора
Идея создания компьютера, максимально похожего на мозг, все больше захватывает ученых. Специалисты Северо-Западного Университета сделали еще один шаг к созданию . . . |
|
23.02.2018
15:49 |
В Китае разработан концепт гиперзвукового самолета
Инженеры из Китайской академии наук представили концепт гиперзвукового пассажирского самолета, который сможет преодолеть расстояние между Пекином и Нью-Йорком . . . |
|
23.02.2018
15:46 |
10 прорывных технологий 2018 года
С 2001 года журналисты издания Technology Review выбирают 10 прорывных технологий, которые пока не нашли широкого применения или, напротив, в скором времени станут . . . |
|
23.02.2018
15:40 |
Астроном-любитель увидел первые часы жизни далекой сверхновой 
Астроном-любитель смог обнаружить излучение от взрыва массивной звезды в далекой галактике всего через несколько десятков минут после вспышки. Это позволило . . . |
|
23.02.2018
15:33 |
Опровергнута умственная отсталость неандертальцев 
Международная группа ученых из Германии, Италии и Испании выяснила, что неандертальцы были способны создавать изображения, что указывает на возникновение у них . . . |
|
23.02.2018
15:23 |
Ученые приступили к созданию роботов с интеллектом умерших людей 
Шведские изобретатели задумали создать цифровые копии умерших людей. В дальнейшем планируется создать роботов, внешне похожих на усопших, сообщает издание Dagen. В . . . |
|
23.02.2018
14:56 |
Илон Маск «случайно» назвал пароль от глобального интернета
Владелец компании SpaceX оставил в Twitter шуточную запись, в которой якобы раскрыл секретную комбинацию символов для получения доступа к глобальному интернету . . . |
|
22.02.2018
20:15 |
Ученые научились наблюдать за сверхбыстрыми химическими процессами
Команда ученых из Мюнхенского технического университета (Германия) разработала технологию, позволившую им проследить за процессом фотосинтеза, который длится . . . |
|
22.02.2018
20:12 |
К 2030 треть всей производимой энергии в Европе должна быть чистой
По данным исследования Международного агентства по возобновляемым источникам энергии (IRENA), Европа может к 2030 году вдвое увеличить объем электроэнергии, . . . |
|
22.02.2018
20:09 |
Математик доказал, что черные дыры могут стирать прошлое
Математик из Калифорнийского университета в Беркли доказал, что уравнения теории относительности Альберта Эйнштейна предполагают, что внутри некоторых черных . . . |
|
22.02.2018
20:04 |
Алмазные наковальни перевели на молекулярный уровень
Физики разработали метод изучения химических превращений, происходящих в отдельных молекулах при давлениях в сотни тысяч атмосфер. Для этого ученые предложили . . . |
|
22.02.2018
19:58 |
Нейросеть улучшила рендеринг меха 
Программисты разработали модель глобального освещения, предназначенную для реалистичного рендеринга меха и учитывающую его структурные отличия от волос, для которых уже существуют реалистичные модели. Разработчики также создали нейросеть, которая преобразует параметры меха в параметры рассеяния света для рендеринга. Создатели отмечают, что они добились на порядок большей скорости рендеринга при одинаковом качестве по сравнению с существующими методами, сообщается в докладе, который был представлен на конференции SIGGRAPH Asia.
Обычно для реалистичного рендеринга применяют метод глобального освещения. Он заключается в том, что компьютер рассчитывает не только отражение света от основного источника, но и отражения света, который в свою очередь отразился от других поверхностей на сцене. Этот метод более похож на реальные процессы и дает более реалистичное изображение, но требует значительно больших вычислительных затрат или времени. Помимо этого современные системы рендеринга также используют подповерхностное рассеяние, которое применяется для моделирования поведения полупрозрачных материалов. При этом методе часть света не отражается от поверхности, а проникает в объем материала, многократно меняет направление и выходит обратно под другим углом и в другой точке.
В случае с ворсистыми поверхностями компьютеру необходимо учитывать все эти процессы для моделирования взаимодействия тысяч отдельных объектов, для чего требуется большая вычислительная мощность или большое время рендернинга. Для того, чтобы упростить рендеринг таких объектов, разработаны некоторые аппроксимирующие методы, но они хорошо описывают взаимодействие света с человеческими волосами и не подходят для меха животных. Это обусловлено тем, что в человеческих волосах сердцевина мала по сравнению с общей толщиной волоса, а в мехе животных она может занимать большую его часть и сильно влиять на рассеяние света.
Группа исследователей под руководством Рави Рамамурти (Ravi Ramamoorthi) из Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали методику, подходящую как для рендеринга меха, так и для волос. Для моделирования отражения света между отдельными волосами меха и рассеяния внутри них разработчики выбрали метод дипольной диффузии, при котором вместо реального источника света используется два перпендикулярных точке входа в поверхность источника — один над ней, а второй под ней. Этот метод используется для упрощения вычислений при моделировании подповерхностного рассеяния.
Поскольку рассеяние света зависит от структуры волоса и эта зависимость может быть сложной и нелинейной, исследователи создали модель, описываемую несколькими параметрами, а также нейросеть типа многослойного перцептрона для быстрого превращения параметров меха в параметры подповерхностного рассеяния для программы, непосредственно занимающейся отрисовкой модели. Также они проанализировали модель и поняли, что некоторые параметры не влияют на конечное изображение и их можно не использовать в качестве входных данных для нейросети.
Для тренировки нейросети разработчики создали набор данных из тысячи изображений с разрешением 128 на 128 пикселей со случайными параметрами. После тренировки они сравнили свой метод с другими методами на одинаковых сценах и выяснили, что для сравнимого качества рендеринга ему требуется в несколько раз меньше времени при одинаковой вычислительной мощности.
В прошлом году американские разработчики научили нейросеть убирать шум с рендеров кадров мультфильмов, смоделированных на компьютере. При этом нейросеть смога «дотянуть» качество изображения до рендера такой же сцены с использованием большего количества источников света и большей детализацией.
По информации https://nplus1.ru/news/2018/02/22/fur
|
