فناوری Gaussian Splatting

Gaussian Splatting یکی از پیشرفته‌ترین روش‌های رندر و بازسازی سه‌بعدی است که در سال‌های اخیر توجه زیادی در جوامع گرافیک کامپیوتری، واقعیت افزوده و متاورس جلب کرده است. این فناوری وعده می‌دهد با استفاده از ساختارهای داده‌ای کارآمد و الگوریتم‌های نو، محیط‌های دیجیتال بسیار واقع‌گرایانه و کم‌حجم تولید کند؛ قدمی مهم به‌سوی ساختن «هولودِک» - آن تجربه همه‌جانبهٔ مجازی که همیشه در داستان‌های علمی‌تخیلی دیده‌ایم.

چرا Gaussian Splatting برای متاورس مهم است؟

یکی از بزرگ‌ترین موانع پیش روی متاورس، بارِ محاسباتی و حجم بالای داده‌های سه‌بعدی است. ساخت محیط‌هایی با جزئیات فتوواقعی، انتقال لحظه‌ای آن‌ها برای میلیون‌ها کاربر و حفظ کیفیت بصری در دستگاه‌های متوسط مانند گوشی و هدست سبک، چالش‌های فنی بزرگی هستند. Gaussian Splatting به‌واسطهٔ روش بازنمایی مبتکرانهٔ خود، می‌تواند این موانع را کاهش دهد و امکان خلق صحنه‌های غوطه‌ور و تعاملی با هزینهٔ کمتر را فراهم آورد.

Gaussian Splatting چیست؟ توضیح ساده

در زبان ساده، Gaussian Splatting روشی برای نمایش صحنه‌های سه‌بعدی است که به‌جای ذخیرهٔ هر سطح یا پلیگان، از «نقاط» سه‌بعدی کوچکی استفاده می‌کند که هرکدام یک توزیع گاوسی (Gaussian) دارند - یعنی هر نقطه یک ابر کوچک از نور و رنگ را تعریف می‌کند. هنگام رندر، این نقاط (یا splatها) روی تصویر «پاشیده» می‌شوند و با هم ترکیب می‌گردند تا یک تصویر نهایی با جزئیات و نرمی بالا شکل بگیرد.

یک توضیح فنی کوتاه (برای خوانندگان علاقمند)

روش‌های سنتی مثل مش‌ها (meshes) یا voxels هرکدام محدودیت‌هایی دارند: مش‌ها به هندسهٔ دقیق و تری‌انگل‌بندی نیازمندند و voxels حجم زیادی مصرف می‌کنند. Gaussian Splatting داده‌ها را به‌صورت مجموعه‌ای از نقاط با پارامترهای رنگ، شفافیت، اندازه و ماتریس چرخش ذخیره می‌کند. رندرینگ با تجمع اثرات این Gaussians و استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش و فشرده‌سازیِ هوشمند، امکان تولید تصاویر با کیفیت بالا را در زمان واقعی می‌دهد. بعضی پیاده‌سازی‌ها از یادگیری عمیق برای بهینه‌سازی توزیع نقاط و کاهش نویز استفاده می‌کنند.

مزایا نسبت به روش‌های کلاسیک رندر

• حفظ جزئیات فتوواقعی بدون نیاز به مش‌های سنگین
• حجم ذخیره‌سازی کمتر نسبت به فاصلهٔ معادل در voxelها
• قابلیت رندر بلادرنگ با سخت‌افزارهای نسبتاً معمولی با کمک تکنیک‌های فشرده‌سازی و شتاب‌دهی GPU
• تطبیق‌پذیری برای سطوح مختلف کیفیت (LOD) - از موبایل تا هدست‌های پیشرفته

چطور Gaussian Splatting به ساخت هولودِک کمک می‌کند؟

اگر هولودِک را فضایی در نظر بگیریم که باید با جزئیات فیزیکی و بصری بالا، تعامل و بازخورد حسی را شبیه‌سازی کند، مهم‌ترین نیازها عبارت‌اند از: رندر فتوواقعی سریع، امکان ذخیره و انتقال صحنه‌ها با حجم کم، و قابلیت تعامل زنده با اشیاء. Gaussian Splatting برای هر سهٔ این نیازها مناسب است: با نمایش مبتنی بر نقاطِ Gaussian که نیازی به مش‌های پیچیده ندارند، می‌توان صحنه‌های بزرگ و واقع‌گرایانه را با هزینهٔ کمتر تولید و به‌صورت جریانی (streaming) به دستگاه‌های کاربران ارسال کرد.

کاربردها در متاورس و واقعیت ترکیبی (MR/AR/VR)

فناوری Gaussian Splatting می‌تواند در حوزه‌های مختلف متاورس کاربردی باشد:

• بازسازی سریع مکان‌های واقعی: اسکن سه‌بعدی با دوربین‌ها یا لیدار و تبدیل مستقیم به مجموعهٔ نقاط Gaussian برای ایجاد نسخه‌های متاورسی مکان‌های واقعی (شهرها، موزه‌ها، محوطه‌های تاریخی).
• استریم محتوای سه‌بعدی در زمان واقعی: ارسال صحنه‌ها به‌صورت جریانی با پهنای باند کمتر، مناسب برای هدست‌ها و گوشی‌ها.
• پشتیبانی از تعامل‌های پیچیده: با نگاشت فیزیکی روی نقاط و استفاده از فیزیک تقریبی، امکان تعامل واقع‌گرایانه با اشیاء فراهم می‌شود.
• ترکیب دنیای فیزیکی و مجازی (AR): نقاط Gaussian می‌توانند به‌سرعت با داده‌های محیط واقعی همگام شوند و AR روان‌تری ارائه کنند.

نمونه‌های واقعی و پروژه‌های پیشرو

چند شرکت و پروژهٔ تحقیقاتی از تکنیک‌های نزدیک به Gaussian Splatting یا استفاده از آن ذیل نام‌های مختلف خبر داده‌اند:

• Niantic و اسکن محیطی سه‌بعدی: Niantic (پشت Pokémon Go) در پی توسعهٔ روش‌های سریع اسکن و مدل‌سازی سه‌بعدی است که با ایدهٔ نقاط فشرده‌شده همسو است.
• تحقیقات دانشگاهی و متن‌باز: گروه‌های پژوهشی در دانشگاه‌ها و شرکت‌های کوچک ابزارهایی برای Gaussian Splatting منتشر کرده‌اند که نشان‌دهندهٔ رشد سریع این حوزه است.
• پیاده‌سازی‌های صنعتی: برخی پلتفرم‌ها و موتورهای گرافیکی آزمایشی، ماژول‌هایی برای وارد کردن داده‌های Gaussian و رندر آن‌ها ایجاد کرده‌اند تا امکان استفاده در پروژه‌های AR/VR فراهم شود.

چالش‌ها و محدودیت‌های فعلی

با وجود پتانسیل بالا، چند چالش مهم وجود دارد که باید حل شوند:

• کیفیت و نویز در بازسازی سریع: تبدیل اسکن‌های ناشفاف یا عکس‌های با نویز بالا به نقاط Gaussian با کیفیتِ فتوواقعی هنوز مسئلهٔ حساسی است.
• تعامل فیزیکی دقیق: برای تعاملات لمسی ریز و بازخوردهای فیزیکی واقعی، نقاط بصری به‌تنهایی کافی نیستند؛ نیاز به مدل‌های فیزیکی و حسگرهای تماسی نیز هست.
• استانداردسازی فرمت‌ها: برای انتقال بین پلتفرم‌های مختلف متاورسی لازم است فرمت‌های باز و سازگار برای ذخیره و استریم نقاط Gaussian شکل بگیرد.
• بهینه‌سازی برای موبایل: هرچند نسبت به برخی روش‌ها سبک‌تر است، اما پیاده‌سازی بلادرنگ با مصرف توان و گرمایش کمتر روی موبایل بهینه‌سازی بیشتری می‌طلبد.
• حقوق مالکیت و حریم خصوصی: اسکن مکان‌های واقعی و تبدیل آن‌ها به صحنهٔ متاورسی می‌تواند مسائل حقوقی و حفظ حریم خصوصی ایجاد کند؛ قوانین و چارچوب‌های اخلاقی لازم است.

نمونهٔ کاربرد: بازسازی موزه‌ها و میراث فرهنگی

فرض کنید موزه‌ای قصد دارد نسخهٔ متاورسی تمام سالن‌ها و آثارش را در اختیار بازدیدکنندگان جهانی قرار دهد. با استفاده از Gaussian Splatting، می‌توان اسکن‌های چندمنظوره از آثار را گرفته، آن‌ها را به مجموعهٔ نقاط تبدیل کرد و نسخه‌ای فشرده و واقع‌گرایانه تولید نمود که حتی کاربران موبایل هم بتوانند بدون افت کیفیت محسوس آن را تجربه کنند. این کار امکان بازدید هم‌زمان میلیون‌ها نفر، حفاظت دیجیتال آثار و ایجاد تجربه‌های آموزشی تعاملی را فراهم می‌کند.

ترکیب با دیگر فناوری‌ها: AI، لیدار و شبکه‌های سریع

Gaussian Splatting وقتی با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق ترکیب شود، قدرت بیشتری می‌گیرد: شبکه‌های عصبی می‌توانند نقاط مورد نیاز برای بازنمایی فتوواقعی را تخمین بزنند، نویزها را حذف کنند و ویژگی‌های بافت را بازسازی نمایند. همچنین استفاده از لیدار و داده‌های چندحسی (رنگ، عمق، نور محیط) می‌تواند کیفیت نقاط را به‌طور چشمگیری بالا ببرد. در کنار این‌ها، شبکه‌های 5G/6G و محاسبات لبه (edge computing) اجازه می‌دهند که این داده‌ها سریع و با تاخیر کم به کاربر نهایی برسانده شوند.

سناریوهای عملی در متاورس - از شهرهای دیجیتال تا هولودِک‌های خانگی

چند سناریوی محتمل که Gaussian Splatting می‌تواند آنها را عملی‌تر کند:

• شهرهای دیجیتال پایدار: بازسازی شهرها با جزئیات بالا و امکان تجربهٔ زندهٔ آن‌ها برای بازدیدکنندگان جهانی.
• تورهای میراث فرهنگی همه‌جانبه: بازدید از مکان‌های تاریخی بازسازی‌شده با صوت، نور و توضیحات تعاملی.
• هولودِک خانگی سبک: نسخهٔ ساده‌شده‌ای از هولودِک که با یک هدست سبک و نمایش فشردهٔ Gaussian تجربه‌ای بسیار نزدیک به واقعیت ارائه دهد.
• آموزش فنی و شبیه‌سازی صنعتی: آموزش کارگران یا تکنسین‌ها با محیط‌های واقعی‌شده که رفتار تجهیزات را شبیه‌سازی می‌کنند.

مسائل اخلاقی و حقوقی

هر فناوری عظیمی مانند Gaussian Splatting نیازمند توجه به ابعاد غیرفنی است. مسائلی مانند مالکیت دیجیتالِ بازسازی‌شده (آیا بازسازی یک مکان تاریخی متعلق به چه کسی است؟)، حریم خصوصی (اسکن محیط‌های خصوصی بدون رضایت)، و مسئولیت‌پذیری در مواجهه با اطلاعات و داده‌های حساس باید از آغاز توسعه در نظر گرفته شوند. پیشنهاد می‌شود سازمان‌ها و نهادهای متولی فرهنگ و فناوری، چارچوب‌های قانونی و اخلاقی مشخصی تدوین کنند.

آینده: چه زمانی هولودِک نزدیک است؟

اگرچه هنوز فاصلهٔ فنی تا یک هولودِک کامل که همهٔ حواس را شبیه‌سازی کند زیاد است، اما Gaussian Splatting نمایانگر یک جهش مهم در بعد بصریِ این مسیر است. وقتی این فناوری با پیشرفت در حسگرها، بازخوردهای لمسی (haptics)، پردازش صوتی سه‌بعدی و شبکه‌های پرسرعت ترکیب شود، می‌توان انتظار داشت نسخه‌های بسیار موفقی از هولودِک - لااقل در بعد بصری و تعاملی - طی یک دههٔ آینده در بازار عرضه شوند.

جمع‌بندی

Gaussian Splatting یک فناوری کلیدی برای آیندهٔ متاورس است که وعدهٔ ارائهٔ محیط‌های فتوواقعی، سبک و قابل استریم را می‌دهد. این روش می‌تواند هزینه‌های ساخت و انتقال محتوای سه‌بعدی را کاهش دهد و مسیری عملی برای رسیدن به تجربه‌های شبه-هولودِکی فراهم کند. اما برای تحقق کامل این چشم‌انداز، نیاز به همکاری میان پژوهشگران، شرکت‌های فناوری، قانون‌گذاران و جامعهٔ فرهنگی وجود دارد تا هم جنبه‌های فنی و هم اخلاقی به‌خوبی مدیریت شوند. خانه متاورس ایران می‌تواند با رصد این فناوری‌ها و معرفی موارد کاربردی، پلی میان نوآوری و جامعهٔ ایرانی ایجاد کند.

برای مطلع شدن از به روزترین اخبار دنیای متاورس با “خانه متاورس ایران” همراه باشید.