Temporal Gaussian Hierarchy تحول در دنیای رندر و ذخیره‌سازی ویدیوهای طولانی

دنیای ویدیوهای حجمی (Volumetric Video) در سال‌های اخیر رشد چشمگیری داشته است. این ویدیوها توانسته‌اند صحنه‌های پویا را از چند زاویه دوربین ضبط کنند. کاربر می‌تواند از هر زاویه دلخواه به صحنه بنگرد. چنین قابلیتی در فیلم‌سازی، بازی‌های ویدیویی و ارتباطات راه دور تحول ایجاد کرده است. همچنین در واقعیت مجازی و افزوده نیز کاربرد دارد. اما نمایش و رندر ویدیوهای حجمی طولانی با چالش‌هایی روبه‌رو است. هرچه طول ویدیو بیشتر شود، حجم داده‌های لازم برای آموزش و ذخیره‌سازی افزایش می‌یابد. در این زمینه، استفاده از Temporal Gaussian Hierarchy می‌تواند به کاهش پیچیدگی‌های پردازشی و بهینه‌سازی نحوه ذخیره‌سازی ویدیوهای حجمی کمک کند، چرا که این روش قادر است اطلاعات زمانی و فضایی را به‌طور مؤثر ترکیب کرده و نیاز به ذخیره‌سازی داده‌ها را کاهش دهد.با مازستا همراه باشید.

یکی از جدیدترین و پیشرفته‌ترین راهکارها در این زمینه، Temporal Gaussian Hierarchy (TGH) است. این روش نوآورانه قادر است فرآیند رندر و بازسازی ویدیوهای حجمی را بهینه کرده و چالش‌های ذخیره‌سازی و محاسباتی را کاهش دهد. این مقاله به معرفی TGH، مزایا، محدودیت‌ها و کاربردهای آن در زمینه ویدیوهای حجمی می‌پردازد. همچنین نقش Temporal Gaussian Hierarchy در صرفه‌جویی در منابع محاسباتی، افزایش سرعت رندر و ارتقاء کیفیت بازسازی ویدیوهای حجمی طولانی بررسی می‌شود.

بخش اول: آشنایی با ویدیوهای حجمی و اهمیت آن‌ها

ویدیوهای حجمی نمایش سه‌بعدی (یا چهاربعدی) اشیاء و صحنه‌ها هستند. این ویدیوها از ترکیب تصاویر ضبط‌شده از چند زاویه به دست می‌آیند. هدف آن‌ها خلق محیطی تعاملی است که کاربر بتواند زاویه دید خود را تغییر دهد. ویژگی‌ها و کاربردهای ویدیوهای حجمی عبارت‌اند از:

• تعامل آزادانه با صحنه: کاربر می‌تواند به دور سوژه حرکت کند و جزئیات جدیدی ببیند.
• کاربرد در فیلم و بازی: این ویدیوها در تولید صحنه‌های طبیعی و غنی در فیلم‌سازی و بازی‌های ویدیویی مفید هستند.
• ارتباطات فراگیر: تماس‌های تصویری در آینده می‌توانند سه‌بعدی شوند.
• کاربردهای آموزشی و پزشکی: امکان مشاهده و تعامل با سوژه‌ها در این حوزه‌ها به درک بهتر داده‌ها کمک می‌کند.

ساخت ویدیوهای حجمی، به ویژه اگر طولانی باشند، نیازمند نمای چهاربعدی (4D Representation) است. این مدل باید هم هندسه و ظاهر صحنه و هم تحولات زمانی آن را مدل‌سازی کند.

بخش دوم: چالش‌های اصلی در بازسازی و رندر ویدیوهای حجمی طولانی

سنتز ویدیوهای پویا از چندین زاویه دوربین فرآیندی پیچیده است. چالش‌ها عبارت‌اند از:

• روش‌های ضمنی (Implicit): مانند D-NeRF و K-Planes که در صحنه‌های پیچیده عملکرد ضعیفی دارند. این مدل‌ها برای ذخیره‌سازی و آموزش زمان زیادی نیاز دارند.
• روش‌های صریح (Explicit): مانند Point Cloud و 4D Gaussians که در نمایش جزئیات بهتر عمل می‌کنند. اما برای ویدیوهای طولانی، به حافظه زیادی نیاز دارند.
• مشکلات حافظه‌بر بودن: هنگام طولانی‌تر شدن ویدیو، مدل به حافظه زیادی برای ذخیره نقاط و گاوسیان‌ها نیاز دارد.
• نیاز به جزئیات ظاهری: مدل‌های 4D باید جلوه‌های وابسته به زاویه دید را پوشش دهند که باعث افزایش حجم ذخیره‌سازی می‌شود.

بخش سوم: Temporal Gaussian Hierarchy (TGH) و مزایای آن

Temporal Gaussian Hierarchy (TGH) به‌عنوان یک راهکار نوآورانه، با کاهش پیچیدگی‌های ذخیره‌سازی و محاسباتی و بهبود فرآیند رندر، راه حلی مناسب برای چالش‌های ویدیوهای حجمی طولانی به شمار می‌رود. با استفاده از TGH، داده‌های حجمی به گونه‌ای ساختاردهی می‌شوند که منابع محاسباتی کمتری نیاز است و سرعت رندر به طرز چشم‌گیری افزایش می‌یابد. در ادامه به مزایای اصلی TGH پرداخته می‌شود:

1. صرفه‌جویی در منابع محاسباتی: TGH با تقسیم‌بندی هوشمند داده‌های حجمی، منابع محاسباتی مورد نیاز برای پردازش را کاهش می‌دهد.
2. افزایش سرعت رندر: به دلیل بهینه‌سازی داده‌ها، Temporal Gaussian Hierarchy سرعت رندر را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد.
3. ارتقاء کیفیت بازسازی: با استفاده از TGH، کیفیت بازسازی ویدیوهای حجمی طولانی افزایش می‌یابد، زیرا این روش جزئیات بیشتری را در کمترین حجم داده ممکن ذخیره می‌کند.

بخش چهارم: ساختار سلسله‌مراتبی (Hierarchical Structure)

ایده اصلی Temporal Gaussian Hierarchy (TGH) بر پایه سازماندهی گاوسیان‌ها در یک ساختار چندلایه است. گاوسیان‌ها بر اساس بازه زمانی که بر آن تأثیر می‌گذارند، گروه‌بندی می‌شوند. این روش به کاهش مصرف حافظه و افزایش کارایی کمک می‌کند و موجب بهینه‌سازی فرآیند رندر و بازسازی ویدیوهای حجمی می‌شود.

بخش پنجم: نمونه‌برداری کارآمد (Efficient Sampling)

TGH به‌جای بارگذاری تمامی گاوسیان‌ها برای هر فریم، تنها گاوسیان‌های مرتبط با هر فریم را بارگذاری می‌کند. این روش باعث کاهش سربار محاسباتی و مصرف حافظه می‌شود و به این ترتیب، سرعت رندر بهبود می‌یابد. با استفاده از Temporal Gaussian Hierarchy می‌توان ویدیوهای طولانی را حتی با سخت‌افزارهای محدود رندر کرد.

بخش ششم: مدل فشرده ظاهری (Compact Appearance Model)

برای نمایش تأثیر زاویه دید و جزئیات ظاهری پیشرفته (View-Dependent Effects) در ویدیوهای حجمی، معمولاً از ضرایب Spherical Harmonics (SH) استفاده می‌شود. استفاده‌ی گسترده از SH در تمام نقاط یا گاوسیان‌ها نیاز به حافظه‌ی زیادی دارد. مدل TGH برای غلبه بر این چالش به روش‌های زیر متوسل می‌شود:

• استفاده‌ی انتخابی از ضرایب SH با درجه بالا: در TGH تنها برای گاوسیان‌هایی که به‌طور واقعی به نمایش تغییرات ظاهری وابسته به زاویه دید نیاز دارند، ضرایب SH با درجه بالا اعمال می‌شود.
• صرفه‌جویی در ذخیره‌سازی: با استفاده محدود و هدفمند از ضرایب SH بالا، فضای ذخیره‌سازی مورد نیاز به شدت کاهش می‌یابد.
• حفظ کیفیت رندر: حتی با وجود فشرده‌سازی، کیفیت نهایی رندر حفظ می‌شود زیرا در قسمت‌هایی که نیاز به جزئیات ظاهری بالا دارند، ضرایب SH با درجه بالا اعمال می‌شود.

بخش هفتم: مزایای Temporal Gaussian Hierarchy

مدل Temporal Gaussian Hierarchy در مقایسه با روش‌های پیشین، مزایای قابل توجهی ارائه می‌دهد:

• پشتیبانی از ویدیوهای طولانی (تا ۱۰ دقیقه یا بیشتر): TGH موفق شده محدودیت‌های زمانی کوتاه را از بین ببرد و هزاران فریم را در یک ساختار بهینه جای دهد. این امر در پروژه‌های سینمایی و تجاری که به ویدیوهای طولانی نیاز دارند، بسیار مفید است.
• رندر بلادرنگ (Real-Time Rendering): به دلیل نمونه‌برداری کارآمد و ساختار سلسله‌مراتبی، سرعت رندر به‌حدی است که می‌تواند پاسخگوی کاربردهای تعاملی در حوزه‌هایی مانند بازی و واقعیت مجازی باشد.
• حفظ جزئیات بالا: برخلاف روش‌های ضمنی مانند D-NeRF که در صحنه‌های پیچیده با حرکت زیاد کیفیت خود را از دست می‌دهند، TGH قادر است جزئیات را حفظ کند و کیفیت نمایش تغییرات وابسته به زاویه دید را نیز بالا نگه دارد.
• حافظه‌ی تقریباً ثابت (Near-Constant VRAM Usage): ساختار سلسله‌مراتبی و نمونه‌برداری انتخابی باعث می‌شود که GPU تنها مجموعه‌ای از گاوسیان‌های مربوط به فریم کنونی را بارگذاری کند. به این ترتیب، طولانی‌شدن ویدیو تأثیر زیادی در استفاده از حافظه‌ی GPU نخواهد داشت.
• کاهش هزینه‌ی ذخیره‌سازی: با اختصاص انتخابی ضرایب SH بالا به گاوسیان‌های ضروری، حجم نهایی مدل به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌یابد و نگهداری داده‌ها راحت‌تر می‌شود.
• پتانسیل کاربرد گسترده: از فیلم‌سازی تا شبیه‌سازی‌های مهندسی و پزشکی، همه می‌توانند از قابلیت‌های TGH بهره‌مند شوند، به‌ویژه در سناریوهایی که نیاز به نمایش سه‌بعدی تعاملی طولانی دارند.

بخش هشتم: معایب و محدودیت‌های TGH

با تمام مزایای برشمرده، مدل Temporal Gaussian Hierarchy (TGH) هنوز با محدودیت‌هایی روبه‌رو است که آگاهی از آن‌ها برای استفاده‌ی عملی ضروری است:

• بازسازی غیر بلادرنگ (Non-Real-Time Reconstruction): گرچه رندر در این روش می‌تواند بلادرنگ باشد، فرایند «تبدیل ویدیوهای حجمی به ساختار 4D TGH» ممکن است چندین ساعت زمان ببرد. این مسئله برای کاربرانی که نیاز به به‌روزرسانی سریع دارند یا قصد دارند صحنه‌ها را چندین بار ضبط و بازسازی کنند، مشکل‌ساز می‌شود.
• نیاز به نماهای نیمه‌متراکم (Semi-Dense Views): TGH برای بهترین عملکرد به تعداد کافی نما از سوژه نیاز دارد. در سناریوهایی که تعداد دوربین‌ها کم یا نماها پراکنده هستند، کیفیت بازسازی کاهش می‌یابد. بنابراین در شرایطی که تنها یک یا دو دوربین با زاویه‌های محدود موجود باشد، استفاده از این روش توصیه نمی‌شود.
• نیازمندی بالا به منابع محاسباتی: اگرچه مدیریت VRAM در TGH به‌مراتب بهتر از روش‌های پیشین است، اما برای آموزش مدل‌های طولانی به کارت‌های گرافیک قدرتمند و فضای ذخیره‌سازی با پهنای باند بالا نیاز است.
• پیچیدگی پیاده‌سازی: ساختار سلسله‌مراتبی و روش نمونه‌برداری انتخابی نیازمند پیاده‌سازی دقیق است. هرگونه خطا در تخصیص گاوسیان‌ها به لایه‌ها یا مدیریت نمونه‌برداری می‌تواند عملکرد سیستم را مختل کند.

بخش نهم: الزامات راه‌اندازی TGH

برای راه‌اندازی و بهره‌گیری از Temporal Gaussian Hierarchy در یک پروژه‌ی تولید ویدیوهای حجمی، به چند مؤلفه‌ی اساسی نیاز است:

• ورودی ویدیوهای چند نمای RGB: برای به دست آوردن بهترین کیفیت بازسازی، لازم است که ویدیوها از زوایای مختلف و به‌طور همگام (Synchronized) ضبط شوند. استفاده از چندین دوربین با کیفیت بالا و لنزهای کالیبره‌شده معمولاً در پروژه‌های حرفه‌ای توصیه می‌شود.
• منابع محاسباتی (GPU و فضای ذخیره‌سازی): برای آموزش TGH بر روی داده‌های حجمی طولانی، به کارت گرافیک‌های قدرتمند نیاز است. همچنین حجم کلی داده‌های اولیه (مثلاً ده‌ها یا صدها گیگابایت ویدیو) نیاز به فضای ذخیره‌سازی بالا دارد.
• نرم‌افزار پیاده‌سازی و کتابخانه‌های مربوطه: بسته به چارچوب یادگیری عمیق مورد استفاده (مانند PyTorch یا TensorFlow)، پیاده‌سازی TGH باید با آن هماهنگ باشد. برخی پژوهش‌ها نسخه‌های متن‌باز یا کدهای مرجع را ارائه کرده‌اند که شروع کار را تسهیل می‌کند.
• تنظیمات پیش‌پردازش و همگام‌سازی زمانی: از آنجایی که زمان در نمایش 4D بسیار مهم است، باید دقت کرد که همه دوربین‌ها با فرکانس یکسان و زمان‌بندی هماهنگ ضبط کنند. هرگونه خطا در این بخش می‌تواند منجر به اعوجاج در بازسازی نهایی شود.

بخش دهم: نقش Redundancy زمانی در بهبود TGH

یکی از کلیدواژه‌های اساسی در Temporal Gaussian Hierarchy، توجه به Redundancy زمانی یا بخش‌های تکرارشونده و بدون تغییر در ویدیو است. بسیاری از صحنه‌ها بخش‌هایی دارند که در طول زمان تغییر چندانی نمی‌کنند (مانند پس‌زمینه یا شیء ساکن)، در حالی که بخش‌هایی از صحنه که تغییرات سریع دارند (مانند حرکات بازیگر)، نیاز به مدل‌سازی دقیق‌تر دارند. TGH از این خاصیت بهره می‌برد:

• تقسیم‌بندی هوشمند صحنه بر اساس سرعت تغییرات: صحنه به بخش‌های ساکن، با حرکت کند، و با حرکت سریع تقسیم می‌شود تا مدل بتواند گاوسیان‌های مشترک را برای فریم‌های متعدد استفاده کند و از تکرار بی‌مورد جلوگیری کند.
• کاهش چشمگیر تعداد گاوسیان‌های منحصربه‌فرد: با استفاده از ساختار سلسله‌مراتبی، مناطق کم‌تحرک با گاوسیان‌های کم‌تعداد و پایدار مدل می‌شوند و تنها برای مناطق پرتحرک، گاوسیان‌های اختصاصی با دقت بالا تعریف می‌شوند. این رویکرد موجب فشرده‌سازی داده‌ها و افزایش سرعت نمونه‌برداری می‌شود.

بخش یازدهم: مقایسه‌ی TGH با روش‌های پیشین

برای درک بهتر مزیت‌های Temporal Gaussian Hierarchy (TGH)، بهتر است مقایسه‌ای اجمالی با روش‌های ضمنی و صریح موجود داشته باشیم:

• در برابر D-NeRF و K-Planes (روش‌های ضمنی):
  • D-NeRF در بازآفرینی تغییرات سریع و جزئیات پیچیده عملکرد ضعیف‌تری دارد. اما TGH با ساختار سلسله‌مراتبی خود، قادر است هم حرکات بزرگ و هم فضاهای تقریباً ثابت را به‌طور بهینه پوشش دهد.
  • روش‌های ضمنی معمولاً با افزایش طول ویدیو، به‌شدت دچار افزایش زمان آموزش و افت کیفیت می‌شوند. این مشکل در TGH با بهینه‌سازی‌های ساختاری کاهش می‌یابد.
• در برابر Point Cloud یا 4D Gaussians ساده:
  • مزیت روش‌های صریح (مانند Point Cloud) حفظ دقیق هندسه و جزئیات ظاهری است، اما مدل‌های قبلی اغلب برای چند ثانیه یا چند صد فریم کاربرد دارند.
  • TGH این مزیت را گسترش می‌دهد و با استفاده از روش نمونه‌برداری انتخابی و ساختار سلسله‌مراتبی، پردازش ویدیوهای چند دقیقه‌ای را نیز امکان‌پذیر می‌سازد.
• در برابر 4DGS:
  • 4DGS برای چند صد فریم به حافظه‌ی ۲۴ گیگابایتی نیاز داشت. در مقابل، TGH با تقسیم‌بندی زمانی، به همان GPU اجازه می‌دهد که فریم‌های بسیار بیشتری (هزاران) را پردازش کند.
  • در نتیجه، طول ویدیوی قابل پشتیبانی در TGH رشد قابل‌توجهی می‌یابد.

بخش دوازدهم: کاربردهای بالقوه‌ی TGH

Temporal Gaussian Hierarchy می‌تواند در طیف وسیعی از کاربردها مورد استفاده قرار گیرد:

• صنعت فیلم و جلوه‌های ویژه:
  • پروژه‌های سینمایی با نیاز به صحنه‌های واقع‌گرایانه و چند دقیقه‌ای که باید از زوایای مختلف رندر شوند، می‌توانند از TGH بهره‌مند شوند.
  • کارگردانان، انیماتورها و طراحان جلوه‌های ویژه می‌توانند با به‌کارگیری TGH، امکان تغییر زاویه‌ی دید را در مرحله‌ی پس‌تولید فراهم کنند.
• بازی‌های ویدیویی و واقعیت مجازی (VR):
  • محتوای سه‌بعدی پویا در بازی‌ها و تجربه‌های VR می‌تواند غنی‌تر و تعاملی‌تر شود؛ TGH امکان رندر بلادرنگ و باکیفیت را فراهم می‌کند.
  • به‌خصوص در صحنه‌های طولانی داستانی (مثل میان‌پرده‌های سینمایی در بازی‌ها)، قابلیت نمایش چند دقیقه‌ای با جزئیات بالا ارزشمند است.
• ارتباطات فراگیر و کنفرانس‌های سه‌بعدی:
  • آینده‌ی تماس‌های ویدیویی احتمالاً ترکیبی از واقعیت مجازی و افزوده خواهد بود. کاربران می‌توانند گویی در یک اتاق مشترک حضور دارند.
  • با وجود TGH، این تجربه می‌تواند طولانی باشد و محدود به چند ثانیه نشود.
• آموزش، پزشکی و شبیه‌سازی‌های علمی:
  • در آموزش مهندسی یا علوم پزشکی، تعامل با مدل‌های سه‌بعدی پویا (مثلاً کالبدشکافی مجازی یا شبیه‌سازی فیزیکی) اهمیت زیادی دارد.
  • TGH اجازه می‌دهد تا دانشجویان یا متخصصان بتوانند به مدت طولانی‌تری با صحنه‌های سه‌بعدی درگیر شوند، بدون اینکه کیفیت مدل افت کند.
• حوزه‌ی امنیتی و مانیتورینگ:
  • برای رصد محیط‌های حساس به‌صورت سه‌بعدی در بازه‌های زمانی طولانی، TGH می‌تواند جایگزین ابزارهای سنتی شود.
  • در مواقعی که نیاز داریم یک موقعیت را از زوایای مختلف در طول چند دقیقه یا حتی چند ساعت بررسی کنیم، روش‌های سنتی با مشکلات حافظه یا کاهش کیفیت روبه‌رو می‌شوند، در حالی که ساختار سلسله‌مراتبی TGH می‌تواند راهگشا باشد.

بخش سیزدهم: نگاهی به آینده و بهبودهای احتمالی Temporal Gaussian Hierarchy

با وجود دستاوردهای بزرگ Temporal Gaussian Hierarchy (TGH)، چندین حوزه برای بهبود و پژوهش بیشتر وجود دارد که می‌تواند به توسعه و کارایی بیشتر این تکنیک منجر شود:

• کاهش زمان بازسازی (Reconstruction Time):
  • تلاش برای موازی‌سازی یا بهینه‌سازی الگوریتم آموزش می‌تواند فرآیند تبدیل ویدیو به TGH را کوتاه‌تر کند.
  • استفاده از تکنیک‌های پردازش توزیع‌شده (Distributed Computing) یا چند GPU می‌تواند گام بعدی در تسریع این فرآیند باشد.
• بهبود عملکرد در نماهای خلوت (Sparse-View):
  • توسعه‌ی روش‌های جبرانی یا استفاده از داده‌های کمکی (مثل حسگر عمق) می‌تواند وابستگی به نماهای متعدد را کاهش دهد.
  • همچنین، ترکیب شبکه‌های عصبی تخمینی برای پر کردن شکاف‌ها در دیدگاه‌های کم می‌تواند به بهبود کیفیت و دقت رندر کمک کند.
• افزایش خودکارسازی (Automation):
  • ایجاد چارچوبی که گاوسیان‌ها را با کم‌ترین دخالت انسانی دسته‌بندی کرده و ضرایب SH را بهینه کند، می‌تواند بسیاری از فرآیندهای دستی را کاهش دهد.
  • این چارچوب می‌تواند نیاز به تنظیمات دستی مثل انتخاب درجه‌ی SH یا تصمیم‌گیری در مورد سطح جزئیات را کاهش دهد.
• ترکیب با سایر تکنیک‌های یادگیری عمیق:
  • TGH ممکن است با روش‌های ضمنی شبکه‌های عصبی عمیق تلفیق شود.
  • این ترکیب می‌تواند به یک سیستم هیبریدی منجر شود که از مزایای هر دو جهان صریح و ضمنی بهره ببرد.

Temporal Gaussian Hierarchy (TGH) یک رویکرد نوین و کارآمد برای بازنمایی چهاربعدی ویدیوهای حجمی طولانی است. با ساختار سلسله‌مراتبی، نمونه‌برداری انتخابی و مدل ظاهری فشرده، این روش به‌طور مؤثر محدودیت‌های روش‌های قبلی را برطرف کرده است. TGH قادر است صحنه‌های با حرکات سریع و بخش‌های ساکن را به‌طور هم‌زمان مدیریت کند و به‌ویژه در کاربردهایی که به رندر و پردازش ویدیوهای طولانی و با جزئیات بالا نیاز دارند، مفید است.

استفاده از ضرایب SH بالا تنها برای گاوسیان‌های حیاتی، فضای ذخیره‌سازی و هزینه‌ی رندر را کاهش می‌دهد. این طراحی هوشمندانه امکان پردازش و رندر تقریباً بلادرنگ ویدیوهای طولانی با جزئیات بالا را فراهم می‌آورد.

با این حال، چالش‌هایی مانند زمان طولانی برای بازسازی اولیه و نیاز به نماهای نیمه‌متراکم هنوز وجود دارد. اما TGH به‌عنوان یک گام بزرگ در تولید محتوای سه‌بعدی پویا و طولانی، توانایی‌های جدیدی برای صنایع مختلف فراهم کرده است.

از فیلم‌سازی تا واقعیت مجازی و آموزش‌های علمی، TGH می‌تواند ابزاری قدرتمند برای خلق جهان‌های مجازی باکیفیت باشد. با بهبود و بهینه‌سازی‌های بیشتر، مشکلاتی مثل طولانی بودن فرآیند بازسازی یا نیاز به منابع محاسباتی قوی کاهش خواهد یافت و این به معنای هموارتر شدن راه برای استفاده از ویدیوهای حجمی طولانی در کاربردهای متنوع است.