Mô phỏng vụt nước với mạng nơ-ron

Find AI Tools in second

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Mô phỏng vụt nước với mạng nơ-ron

Table of Contents:

  1. Giới thiệu
  2. Tại sao tôi tin tưởng vào mô phỏng chất lỏng
  3. Cách mô phỏng chất lỏng hoạt động
  4. Ứng dụng của mô phỏng chất lỏng
  5. Nhược điểm của mô phỏng chất lỏng
  6. Giải pháp từ mạng nơ-ron
  7. Ý tưởng tuyệt vời: Kết hợp mạng nơ-ron và mô phỏng cơ bản
  8. So sánh kết quả với mô phỏng tham chiếu
  9. Tốc độ xử lý nhanh hơn bao nhiêu?
  10. Kết luận

Giới thiệu

Trong thời gian dài theo dõi loạt video này, bạn đã biết rằng tôi đã nghiện mô phỏng chất lỏng. Và bây giờ, đến lượt bạn cũng trở thành người nghiện. Trên thực tế, việc tạo ra một thế giới ảo với một khối rắn và áp dụng các quy luật động lực chất lỏng từ vật lý sẽ thực sự giúp khối rắn này hoạt động như một chất lỏng. Cách thức mô phỏng cơ bản cho việc này được gọi là FLIP, và chúng thường được sử dụng trong ngành công nghiệp trò chơi, trong phim và tất nhiên, tôi không thể không thử chúng trong các bài báo của mình. Tuy nhiên, việc mô phỏng thời gian thực trong trò chơi đòi hỏi chúng ta phải sử dụng một mô phỏng với độ phân giải tương đối thô và thiếu chi tiết nhỏ như hình thành giọt và vụt nước. Trong khi đó, trong phim, chúng ta muốn có mô phỏng chất lỏng có độ chân thực cao nhất, với hiện tượng xoắn mật ong, tương tác Hai chiều với các đối tượng khác, mô phỏng cát ẩm và tất cả những điểm lôi cuốn đó. Tuy nhiên, việc tính toán tất cả những điều này mất quá nhiều thời gian. Điều đó là một vấn đề lớn đối với các công cụ mô phỏng chất lỏng. Trước đây, chúng ta đã từng nói về một số công trình sớm hơn đã cố gắng học các quy luật này thông qua mạng nơ-ron bằng cách cung cấp chúng một lượng lớn thông tin video về những hiện tượng này. Điều này thực sự tuyệt vời và là một bước đổi mới thực sự cho các kỹ thuật dựa trên học tập. Tuy nhiên, điều này không áp dụng trong trường hợp này. Có điều gì đó đã thay đổi. Điều đã thay đổi là chúng ta đã có thể giải quyết những vấn đề này, nhưng chúng ta vẫn có thể sử dụng mạng nơ-ron vì nó có thể giúp chúng ta làm một điều chúng ta đã có thể làm, nhưng nhanh chóng và dễ dàng hơn. Tuy nhiên, một số kỹ thuật này cho chất lỏng vẫn chưa chính xác như chúng ta muốn và chưa thấy sự áp dụng phổ biến. Vậy nên đây là một ý tưởng tuyệt vời: tại sao không tính toán một mô phỏng gồ ghề nhanh nhưng đảm bảo tuân thủ các quy luật vật lý, và sau đó, điền vào các chi tiết còn lại bằng một mạng nơ-ron. Hơn nữa, FLIP là kỹ thuật cơ bản được tạo ra bằng tay, và bạn có thể thấy mô phỏng được tiếp xúc với mạng nơ-ron ở bên trái có tên MLFlip mang lại những chi tiết tuyệt vời này. Nếu so sánh kết quả với mô phỏng tham chiếu, mất rất nhiều thời gian, bạn sẽ thấy chúng khá tương tự và thực sự điền vào các chi tiết đúng như vậy. Nếu bạn đang tự hỏi về dữ liệu huấn luyện, nó đã học được khái niệm về những vụ vụt và những giọt nước bay lượn... bạn đã đoán đúng rồi... bằng cách xem các phân cảnh vụt nước và giọt nước bay lượn. Vì vậy, bây giờ chúng ta biết rằng nó khá chính xác - và bây giờ, câu hỏi cuối cùng là nhanh chóng nó ra sao? Điều này thực sự làm cho tôi ấn tượng - chúng ta có thể mong đợi một tốc độ xử lý gấp 10 lần từ cái này. Điều này có nghĩa là đối với mỗi 10 đêm liên tục tôi phải chờ đợi cho mô phỏng của mình, tôi chỉ cần chờ một đêm duy nhất, và nếu một số thứ chỉ mất vài giây, giờ đây có thể gần như là thời gian thực với độ chính xác hình ảnh như vậy. Bạn biết đấy, hãy đăng ký cho tôi. Video này đã được hỗ trợ lời mời bởi những người bạn tôi tại ARM Research, hãy chắc chắn kiểm tra họ qua liên kết trong mô tả video. Xin cảm ơn bạn đã xem và ủng hộ rộng lượng của bạn, tôi sẽ gặp bạn lần sau!

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.