Một nghiên cứu sinh ngành khoa học máy tính tại đại học California, Santa Barbara (UCSB) đã giúp hãng Pixar phát triển công nghệ loại bỏ noise mới cho hình ảnh như thế nào?
Đối với nhiều người, cụm từ Monte Carlo sẽ gợi tưởng đến hình cảnh các ly cocktails trong các sòng casino hạng sang nhưng với những người render hình ảnh bằng máy tính, “Monte Carlo” mang nghĩa khá là hào nhoáng. Nó liên quan đến hiện tượng “noise” thường xảy ra ở các hình ảnh đã qua ray-traced (dò tia). Do đó không có gì lấy làm ngạc nhiên khi các studio sản xuất CG từ lâu đã có các phương pháp loại bỏ noise cho phim ảnh. Nhưng việc cần nhiều người thực hiện cũng như các chiến lược tốn kém đã trở nên không thực tế đối với việc sản xuất phim. Theo như Mark Meyer của Pixar Research Group giải thích: “Các yêu cầu tính toán quá lớn so với mức độ phức tạp của hình ảnh. Gần đây nhất là các máy tính cuối cùng đã bắt kịp với các yêu cầu tính toán mà người ta đưa ra cho nó”.
Đây chính là cái mà các nhà khoa học máy tính từ trường Đại học California tại Santa Barbara đang quan tâm. Steve Baki, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại UCSB đang cộng tác với vài đồng nghiệp của mình thực hiện các giải pháp từ công nghệ machine learning (máy học) nhằm giảm hiện tượng noise Monte Carlo. Họ cho mạng lưới máy tính tại phòng thí nghiệm của mình “học” các hình ảnh “noise” nặng để các hình ảnh này trông như được tạo ra từ máy tính với một lượng lớn các tia sáng. Trong khi quá trình này của họ có thể được xem như là một nhánh nhỏ của công nghệ trí thông minh nhân tạo (AI), Bako lưu ý rằng machine learning đã ra mắt nhiều thập kỷ trước, nhưng hiện giờ phần cứng quá đỗi mạnh mẽ và có thể thực hiện hàng triệu phép tính song song. Đây là lý do vì sao mà các thuật toán machine learning phức tạp cho các ứng dụng lại bùng nổ.
Bako và những cộng sự của mình đã trình làng nghiên cứu của họ vào năm 2015 và đã được Pixar chú ý đến. Như Bako lưu ý: “Pixar đã chuyển hướng sang hệ thống render ray-tracing và dồn toàn tâm chú ý đến các giải pháp giảm thiểu noise. Khi Pixar chiêu mộ Bako về trướng như là thực tập sinh mùa hè tại hãng năm 2016, Bako nhanh chóng nhận ra bản thân mình như là một hyperdrive. Anh đã cho các máy tính tại UCSB “học” khoảng 20 kho hình ảnh mà điển hình là đèn và bàn học. Anh nhớ lại: “Mới bước chân vào Pixar ngày đầu tiên là họ đã giao cho tôi bộ phim Finding Dory. Hình ảnh trong phim rất nhiều và phù hợp để thiết lập các mô hình machine learning. Machine learning rất thích hợp tại các studio bởi vì chúng có thể “học” bộ phim này và thực hiện tiếp cho các bộ phim sau. Nó sẽ có thể sử dụng nguồn dữ liệu từ bộ phim Finding Dory đã được học và thêm vào nhiều dữ liệu cho các bộ phim tiếp theo”.
Tony DeRose, người dẫn đầu nhóm nghiên cứu tại Pixar Research Group lưu ý: “Các bước tiến này sẽ trở nên rõ ràng hơn. Chúng tôi đã thí nghiệm với các hình ảnh nhiều noise từ bộ phim Cars 3 để xem xem các thuật toán này hoạt động như thế nào. Kết quả cho ra rất khả quan và cũng tương tự với các hình ảnh từ bộ phim Coco và Piper”. Trong khi dự án này đã được thực hiện tại Pixar thì đội ngũ nghiên cứu tại Disney Research Zurich cũng đang thử các giải pháp giảm noise cho bộ phim Big Hero 6.
Meyer tại Pixar giải thích: “Các dự án áp dụng machine learning thường mất vài tháng để hoàn thành nhưng hiện tại chúng tôi chỉ mất vài ngày hoặc một tuần để thực hiện”. Chiến lược này xem ra rất có tiềm năng nhưng DeRose lại lưu ý rằng sẽ mất khoảng một hoặc hai năm để hoàn thành khâu sản xuất và đây cũng đủ cho các nhà sản xuất không dám mạnh tay chi tiền cho các dự án phim đặc biệt.
Cùng thời gian đó, Pixar vẫn đang cộng tác với đội ngũ đến từ UCSB. Trở về phòng làm việc của mình tại Snta Barbara, Bako hiện nay đã có thể truy cập vào kho studio và đẩy mạnh việc sử dụng các nguồn render Tungsten mở. Kết quả thu được đáng kinh ngạc đến mức mà Bako đã mang nó ra trình làng tại sự kiện SIGGRAPH 2017. Dù không thể tung ra thêm nhiều thông tin mà Pixar đang sở hữu nhưng Bako cũng đã đăng tải nhiều nguồn thông tin mở trực tuyến mà qua đó mọi người có thể lấy về để tiếp tục phát triển dự án của mình. Theo quan sát của Meyer: “Chúng tôi nhận ra rằng mình sẽ có lợi ích từ việc để người khác tiếp tục theo sát các ý tưởng mà qua đó có thể thúc đẩy cả ngành công nghiệp đi lên”. Và đó hoàn toàn chính xác với những gì Bako lưu ý: “Các nhân tài tại các phòng nghiên cứu hoàn toàn có thể tạo ra được những cú hích trong tương lai”.
Bộ phim mới nhất của Disney và Pixar mang tên Coco sẽ trình chiếu vào ngày 22 tháng 11 năm nay.
