التطورات في العرض العصبي

الملخص إن توليد صور وفيديوهات واقعية يعد جوهر الرسوميات الحاسوبية وقد كان محور اهتمام لعقود من البحث العلمي. تقليديًا، يتم إنتاج الصور الصناعية لمشهد ما باستخدام خوارزميات العرض مثل التمييز النقطي أو تتبع الأشعة، والتي تأخذ تمثيلات محددة بدقة للهندسة وخصائص المواد كمدخلات. هذه المدخلات تُعرّف بشكل جماعي المشهد الفعلي وما يتم عرضه، وتُعرف بتمثيل المشهد (حيث يتكون المشهد من عنصر أو أكثر). من أمثلة تمثيلات المشهد الشبكات المثلثية مع القوام المرافق (مثل تلك التي أنشأها فنان)، وسحب النقاط (مثل تلك المأخوذة من مستشعر عمق)، وشبكات الحجم (مثل تلك الناتجة عن مسح بالأشعة المقطعية)، أو دوال الأسطح الضمنية (مثل حقول المسافة الموقعة المنقوصة). يُعرف إعادة بناء مثل هذا التمثيل للمشهد من الملاحظات باستخدام خسائر عرض قابلة للاشتقاق باسم الرسوميات العكسية أو العرض العكسي. يرتبط العرض العصبي ارتباطًا وثيقًا، حيث يجمع بين الأفكار من الرسوميات الحاسوبية الكلاسيكية وتعلم الآلة لإنشاء خوارزميات لتوليد الصور من الملاحظات الواقعية. يعتبر العرض العصبي خطوة إلى الأمام نحو هدف توليد محتوى صور وفيديوهات واقعية. في السنوات الأخيرة، شهدنا تقدمًا هائلًا في هذا المجال من خلال المئات من المنشورات التي تُظهر طرقًا مختلفة لإدخال مكونات قابلة للتعلم في سلسلة العرض. يركز هذا التقرير المتقدم حول التطورات في العرض العصبي على الأساليب التي تجمع بين المبادئ الكلاسيكية للعروض مع تمثيلات مشهد ثلاثية الأبعاد المتعلمة، والتي تُعرف غالبًا الآن بتمثيلات المشهد العصبي. واحدة من المزايا الرئيسية لهذه الأساليب هي أنها متسقة ثلاثيًا بفضل تصميمها، مما يمكنها من تمكين تطبيقات مثل توليد وجهات نظر جديدة لمشهد مُلتقط. بالإضافة إلى الأساليب التي تعالج المشاهد الثابتة، نغطي تمثيلات المشهد العصبي لنمذجة الأجسام المتغيرة غير الصلبة وتحرير المشهد وتركيبه. بينما تركز معظم هذه الأساليب على المشاهد التخصصية، نناقش أيضًا تقنيات تعمق عبر فئات الأجسام ويمكن استخدامها في المهام التوليدية. بالإضافة إلى مراجعة هذه الأساليب المتقدمة، نقدم نظرة عامة على المفاهيم الأساسية والتعاريف المستخدمة في الأدبيات الحالية. ونختتم بمناقشة حول التحديات المفتوحة والآثار الاجتماعية.