𝗛𝗶𝗴𝗵-𝗥𝗲𝘀 𝗡𝗲𝘂𝗿𝗮𝗹 𝗖𝗲𝗹𝗹𝘂𝗹𝗮𝗿 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗮𝘁𝗮
ਪਿਕਸਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੁਰੰਮਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨਿਊਰਲ ਸੈਲੂਲਰ ਆਟੋਮੇਟਾ (NCA) ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਪਿਕਸਲ ਇੱਕ ਜਿਉਂਦੇ ਸੈੱਲ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਛੋਟਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਹਰ ਸੈੱਲ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ।
- ਹਰ ਸੈੱਲ ਆਪਣੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ।
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੈੱਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ।
- ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਇਹਨਾਂ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਉਭਰਦਾ ਹੋਇਆ ਵਿਵਹਾਰ (emergent behavior) ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਧਾਰਨ ਸਥਾਨਕ ਨਿਯਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਿਸਟਮ ਖੁਦ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸੈੱਲ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪੁਰਾਣੇ NCA ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ (scale) ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ। ਉਹ ਛੋਟੇ ਗਰਿੱਡਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਨ ਪਰ ਉੱਚ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਅਸਫਲ ਰਹੇ। ਉਹ ਅਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਸਨ ਜਾਂ ਪਿਕਸਲੇਟਡ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਨ।
ਇਹ ਨਵਾਂ ਹਾਈ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਤਰੀਕਾ ਇਸਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ 512x512 ਜਾਂ 1024x1024 ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਉਂ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਗੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੀਜੁਰਲ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (Procedural generation)।
- ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡਿਜੀਟਲ ਆਰਟ।
- ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ।
ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਐਸੇਟਸ (assets) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ।