Ночные пейзажи от нейросети
Это муравей под микроскопом. Впечатляет, не так ли?
История Вселенной глазами нейронной сети
Искусственный интеллект показал, каким он видит наше будущее, и намекнул на путешествия во времени. Интересно 👁🗨 https://t.me/cosmolet2022/182
Первый контакт. Нейросеть Midjourney
Подборка взгляда Midjourney на первый контакт с пришельцами.
Затерянный в космосе. Нейросеть Midjourney
Нейросеть всё больше и больше поражает своим мировоззрением, которая продолжает развиваться.
Подборка взгляда Midjourney на затерянных в космосе.
P.S. чем дальше в лес, тем больше дров и девки всё моложе ®
Метавселенная изменит нашу жизнь. Журнал Time показал новую обложку
Очень интересный материал. Несколько кусочков вольного перевода от гугла.
"Комиссия по ценным бумагам и биржам США сообщает, что за первые шесть месяцев 2022 года слово « метавселенная » появилось в документах регулирующих органов более 1100 раз. В прошлом году было 260 упоминаний. Предыдущие два десятилетия? Всего меньше десятка".
"Так что же это за будущее? Думайте о метавселенной как о параллельном виртуальном плане существования, который охватывает все цифровые технологии и даже станет контролировать большую часть физического мира. Эта конструкция помогает объяснить еще одно распространенное описание метавселенной как трехмерного Интернета и объяснить, почему ее создание так сложно, но, вероятно, того стоит.
Интернет, каким мы его знаем сегодня, охватывает почти каждую страну, 40 000 сетей, миллионы приложений, более ста миллионов серверов, почти 2 миллиарда веб-сайтов и десятки миллиардов устройств. Каждая из этих технологий может связно и последовательно обмениваться информацией, находить друг друга «в сети», обмениваться системами онлайн-аккаунтов и файлами (JPEG, MP4, абзацами текста) и даже соединяться (подумайте, как издатель новостей связывает к отчету другого СМИ). Почти 20% мировой экономики считается «цифровой», а большая часть оставшихся 80% работает на ней".
"Поскольку крупнейшие корпорации мира и самые амбициозные стартапы стремятся к метавселенной, важно, чтобы мы — пользователи, разработчики, потребители и избиратели — понимали, что у нас все еще есть возможность влиять на свое будущее и возможность изменить статус-кво, но только если мы действовать сейчас. Да, метавселенная может показаться устрашающей, если не откровенно пугающей, но этот момент перемен — наш шанс объединить людей, трансформировать отрасли, которые сопротивлялись разрушению, и построить более равноправную глобальную экономику".
https://time.com/6197849/metaverse-future-matthew-ball/?utm_...
Image Processing изображений из космоса для CG
Большое красное пятно сделано симуляцией дыма и частиц на основе оригинального изображения* (C4D+Octane+x-particles)
Сразу хочу предупредить что статья не является рекламой. Я лишь хочу поделиться результатами своей работы.
Некоторое время назад я увлёкся обработкой изображений с различных космических аппаратов. Довольно занятная штука. Всё началось с того что мне понадобились текстуры планет в очень высоком разрешении. Но их почти нигде не оказалось. И тогда я решил сделать свой собственный сборник текстур Солнечной Системы в 16к. Это оказалось совсем не так просто, как кажется…
Дело в том что нельзя просто скачать обработанные картинки с сайта НАСА и использовать их в своих целях, особенно если речь идёт о коммерческом использовании. Потому что каждый обработанный исходник изображения из космоса имеет авторские права человека, который совершил эту обработку. Прошерстив кучу официальных и неофициальных форумов по этой теме, я понял что самым активным и уважаемым в этом деле считается некий Bjorn Jonsson. Предположительно он работает в НАСА и ему принадлежит большинство обработанных изображений и составленных карт различных планет и спутников. Именно поэтому мной было принято волевое решение делать практически всё с нуля и использовать сырые исходники, на которые никакие авторские права не распространяются (т.к. изображения сделаны в космосе).
Планеты пришлось собирать буквально по кусочкам, используя изображения на подобии таких:
Кусок поверхности Европы
Изображения с разных космических аппаратов в основном очень низкого качества и чёрно-белые. В идеале должно быть три чб снимка одной области для красного, зелёного и синего каналов, но к сожалению их очень непросто найти и над цветом приходится работать отдельно. Поиск изображений на сайте OPUS выглядит примерно так:
:)
Проблему с низким качеством изображений мне помогают решать нейросети. Каждый исходник чистится от шума, апскейлится в несколько раз и приобретает резкость с помощью трёх разных нейросетей и фотошопа.
Ниже представлен процесс на примере одного изображения части поверхности Ио:
Поверхность Ио до обработки нейронными сетями (800х800)
Поверхность Ио после обработки нейронными сетями (4800х4800)
На основе обработанного изображения создаются каналы Color, Roughness, Normal и Displacement
Финальный результат (C4D+Octane)
Но это только часть космического тела. А нам нужны полноценные текстуры. Поэтому после обработки иходников нейронками мы начинаем их склеивать в мозаику…
Тут возникает один болезненный момент — полюса планет. Так как для текстуры на шар нам требуется сферическая проекция, то создание полюсов приходится совершать в несколько этапов.
Первым этапом склеиваем полюса во фронтальной проекции с альфа-каналом:
Один из полюсов Юпитера
Далее переходим в 3д редактор и натягиваем их на сферу:
Создаём сферическую камеру и рендерим картинку 360 с пропорциями 2 к 1:
Теперь остаётся только совместить изображения центральной области и полюсов:
Финальный результат текстуры Юпитера
После завершения создания основной карты Color приступаем к созданию каналов Normal, Roughness, Specular и Displacement.
В этом нам помогает Photoshop. На выходе получаем пять таких вот текстур:
По порядку: Color, Normal, Roughness, Specular и Displacement
Таким образом я сделал коллекцию семи планет Солнечной системы, одного Плутона и шести различных лун в 16к.
Теперь нам остаётся только создать шейдер нашей планеты в любом 3д редакторе и наслаждаться красотой космоса. Тут уже всё зависит от вашего воображения:
Юпитер (C4D+Octane)
Ио (C4D+Octane)
Так-же производились тесты в Unreal Engine 4, предварительно уменьшив размер текстур до 8к. Результат очень порадовал:
Ссылок никаких оставлять не буду, дабы избежать хейта. Статья сугубо познавательная.
P.S. На самом деле нюансов в разы больше. Например Displacement map, в идеале должна быть 32 битной EXR. Недавно я придумал способ создавать такие карты. Но об этом напишу если только эта тема в принципе кому-то зайдёт.
Спасибо за внимание! Надеюсь что было интересно)