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title: "फ़िल्म, मीडिया और कला · सिमुलेशन · सिमुलेशन परिकल्पना"
url: https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/media-art
description: "कपड़ा, धुआँ, भीड़ें और प्रकाश, हाथ से एनिमेट करने के बजाय भौतिक मॉडलों से उत्पन्न। लोग सचमुच जो सिमुलेशन चलाते हैं, उनके वर्गीकरण का एक हिस्सा।"
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, सिमुलेशन परिकल्पना (simulation-hypothesis.com)"
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[सिमुलेशन](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations)18 में से क्षेत्र 17

# फ़िल्म, मीडिया और कला

कपड़ा, धुआँ, भीड़ें और प्रकाश, हाथ से एनिमेट करने के बजाय भौतिक मॉडलों से उत्पन्न।

कंप्यूटरों से पहले फ़िल्म और एनिमेशन तार के ढाँचों, लघु मॉडलों और हाथ से खींचे फ़्रेमों से भौतिकी की नकल करते थे। अब सिमुलेशन भौतिकी सीधे देता है: लहराता कपड़ा, हिलते बाल, ऐसी भीड़ जो दोहराई नहीं जाती, और प्रकाश जो असली दुनिया की तरह चलता है। इंजीनियरिंग और विज्ञान के तरीक़े पुल या रिएक्टर के बजाय किसी कहानी की ओर मोड़े जाते हैं। उन्हें विश्वसनीय दिखने के लिए साधा जाता है, भौतिक रूप से सटीक होने के लिए नहीं, और वे अक्सर रियल टाइम के बजाय ऑफ़लाइन, फ़्रेम-दर-फ़्रेम चलते हैं। संगीत और चित्र एक ही विचार साझा करते हैं: अंतर्निहित प्रक्रिया तय कीजिए और नतीजे को उभरने दीजिए।

## सिमुलेटेड भौतिक माध्यम

### कपड़े का सिमुलेशन

कपड़ा बिंदुओं और कमानियों के जाल के रूप में दर्शाया जाता है, जो गुरुत्व और गति के तहत लहराता, मुड़ता और फटता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह परिधान चलते शरीर पर कैसे हिलता है, जबकि कोई एनिमेटर हर सिलवट को हाथ से नहीं सजाता?

छोड़ता है: असली कपड़े को अपनी तहों की स्मृति रहती है, जिसे ज़्यादातर कपड़ा-सॉल्वर अनदेखा करते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक शॉट के कपड़े वाले पास के लिए एक रेंडर फ़ार्म नोड तब से: 1987 1987 तक, कंप्यूटर एनिमेशन के लिए शुरुआती द्रव्यमान-स्प्रिंग कपड़ा मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### बाल और रोएँ का सिमुलेशन

दसियों हज़ार अलग-अलग लटें, जिनमें हर एक अपने झुकने और टकराने के नियम मानती है, और जो हवा, गुरुत्व और नीचे के शरीर से हिलती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सिर के पूरे बाल या रोएँ की पूरी परत एक-एक लट के हिसाब से विश्वसनीय ढंग से कैसे हिलते हैं?

छोड़ता है: धागे-से-धागे का घर्षण अनुमानित है। वरना हर सिमुलेशन उत्पादन की समय-सारणी से ज़्यादा समय लेता।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक किरदार के बालों वाले पास के लिए एक रेंडर फ़ार्म नोड तब से: 1989 1989 तक, लटों पर आधारित बालों के एनिमेशन का शुरुआती शोध

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### प्रभावों के लिए तरल और धुएँ का सिमुलेशन

आग, धुआँ, पानी, धूल और विस्फोट ग्रिड पर या कणों में तरल की तरह गिने जाते हैं, इस तरह सजाए गए कि वे कैसे दिखें, वैज्ञानिक सटीकता के लिए नहीं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह विस्फोट, लहर या धुएँ का गुबार स्क्रीन पर कैसे चलता और दिखता है?

छोड़ता है: फ़्रेम में अच्छा दिखने के लिए निर्देशित है, ऊर्जा या द्रव्यमान का ठीक-ठीक संरक्षण करने के लिए नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक प्रभाव-भारी शॉट के लिए रेंडर फ़ार्म का आवंटन तब से: 1982 1982 तक, फ़िल्म के लिए कंप्यूटर से बने शुरुआती तरल और कण प्रभाव

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### विनाश और मलबे का सिमुलेशन

इमारतें, वाहन और वस्तुएँ टुकड़ों में टूटती और दृढ़-पिंड भौतिकी से बिखरती हैं, इस तरह साधी गईं कि ढहना केवल सही नहीं, नाटकीय लगे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह संरचना कैसे टूटती है, और टुकड़े कहाँ गिरते हैं?

छोड़ता है: असली सामग्रियाँ अप्रत्याशित रूप से विफल होती हैं; ये विभंजन-पैटर्न अच्छे दिखने के लिए पहले से योजना बनाकर रखे गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक विनाश वाले शॉट के लिए एक रेंडर फ़ार्म नोड तब से: 1995 1995 तक, फ़िल्म प्रभावों में इस्तेमाल हुआ दृढ़-पिंड भंजन-सिमुलेशन

[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: शरीर

### पेशी और त्वचा का विरूपण

एनिमेटेड कंकाल और पेशियों के ऊपर किसी डिजिटल देह की त्वचा और कोमल ऊतक, जो खिसकते, उभरते और जिनमें सिलवटें पड़ती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या इस जीव या किरदार का शरीर ऐसे हिलता है मानो उसमें असली कोमल ऊतक हों?

छोड़ता है: हड्डी पर फिसलती त्वचा अब भी ज़्यादातर सन्निकट है, ठीक से सिमुलेट किया ऊतक नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक किरदार के शरीर वाले पास के लिए एक रेंडर फ़ार्म नोड तब से: 1999 1999 तक, कंप्यूटर-एनिमेटेड किरदारों के लिए पेशी-आधारित विकृति ढाँचे

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### एनिमेशन के लिए दृढ़ पिंड गतिकी

ठोस वस्तुएँ जो गुरुत्व और घर्षण के तहत टकराती हैं, ढेर बनती हैं, लुढ़कती हैं और टिक जाती हैं, ताकि हर उछाल हाथ से डाले बिना सामान और गौण गति को एनिमेट किया जा सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: वस्तुओं का यह ढेर छेड़े जाने पर कैसे लुढ़कता और बैठता है?

छोड़ता है: वस्तुएँ कभी-कभी एक-दूसरे में घुस जाती हैं या ऐसे काँपती हैं जैसा कोई असली चीज़ नहीं करती।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक शॉट के साज-सामान के सिमुलेशन के लिए एक वर्कस्टेशन तब से: 1988 1988 तक, कंप्यूटर एनिमेशन के लिए इस्तेमाल हुई दृढ़-पिंड भौतिकी

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: शरीर

### स्थिति-आधारित गतिकी

कपड़े और मुलायम पिंड जैसी वस्तुएँ बाधाएँ पूरी करने के लिए बिंदुओं की स्थिति सीधे समायोजित करके चलती हैं, जो तेज़ और स्थिर है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: लचीली वस्तुओं का सिमुलेशन इंटरैक्टिव उपयोग के लिए इतना तेज़ कैसे हो सकता है?

छोड़ता है: भौतिक रूप से सटीक नहीं है और कठोरता चरणों की संख्या पर निर्भर करती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान एक CPU या GPU पर रीयल-टाइम तब से: 2007 Position based dynamics (2007) [स्रोत](https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2007.01.005)

[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: शरीर

### महासागर सतह संश्लेषण

तरंगों के स्पेक्ट्रम से बनी जल-सतह, जो उठान और झाग वाले खुले समुद्र को रेंडर करने के काम आती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: दी गई हवा और गहराई वाला समुद्र कैसा दिखता है?

छोड़ता है: यह सतह का आकार मॉडल करता है, नीचे का पूरा प्रवाह या बड़ी लहरों का टूटना नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन, प्रति फ़्रेम कुछ मिनट तब से: 1986 1986 तक, Fournier और Reeves, A simple model of ocean waves [स्रोत](https://doi.org/10.1145/15922.15894)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### कण-प्रणाली प्रभाव

आग, चिंगारियाँ, धुआँ और फुहार हज़ारों अल्पजीवी बिंदुओं के रूप में खींचे जाते हैं, हर एक की अपनी गति और रूप के साथ।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किसी धुँधली घटना को स्वतंत्र रूप से चलते बिंदुओं के बादल के रूप में कैसे दिखाया जा सकता है?

छोड़ता है: बिंदु एक-दूसरे को धक्का नहीं देते, इसलिए सच्चा तरल व्यवहार ग़ायब है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप, रियल टाइम तब से: 1983 1983 तक, रीव्स, Particle systems (आग की दीवार के प्रभाव में इस्तेमाल) [स्रोत](https://doi.org/10.1145/964967.801167)

[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### बर्फ़ और दानेदार पदार्थ का सिमुलेशन

बर्फ़, रेत और ऐसे ही पदार्थ, जिन्हें तनाव ढोने वाले बिंदुओं के रूप में सिमुलेट किया जाता है, ताकि वे असली पदार्थ की तरह ढेर बनाएँ, टूटें और गुच्छे बनें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: धकेले जाने पर बर्फ़ कैसे दबती, टूटती और बहती है?

छोड़ता है: कण-स्तर की बर्फ़ की भौतिकी की जगह औसत पदार्थ-नियम लगाया जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक रेंडर फ़ार्म, प्रति शॉट कुछ घंटे तब से: 2013 2013 तक, Stomakhin और अन्य, A material point method for snow simulation [स्रोत](https://doi.org/10.1145/2461912.2461948)

[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

## आबादी वाली और बनी हुई दुनियाएँ

### डिजिटल भीड़ सिमुलेशन

हज़ारों अलग-अलग आकृतियाँ, हर एक के सरल गति और टालने के नियम, जो स्टेडियम, युद्धक्षेत्र या सड़क को एक-एक करके एनिमेट किए बिना भर देती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इतने बड़े आकार की भीड़ एक समूह के रूप में कैसे चलती, भागती या लड़ती है?

छोड़ता है: पिछली पंक्तियों की हर आकृति ज़रूरत से थोड़ा ज़्यादा एक जैसी हिलती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक भीड़ वाले शॉट के लिए रेंडर फ़ार्म का आवंटन तब से: 1997 1997 तक, फ़िल्मों के युद्ध-दृश्यों में इस्तेमाल हुए एजेंट-आधारित भीड़-तंत्र

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### डिजिटल मानव और चेहरे

किसी चेहरे की पेशियाँ, त्वचा और सूक्ष्म भाव, इतनी अच्छी तरह मॉडल किए जाते हैं कि कृत्रिम अभिनय असली इंसान जैसा लगे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह कृत्रिम चेहरा उतने ही भरोसे से भावना जता सकता है जितना वह असली चेहरा जिस पर यह आधारित है?

छोड़ता है: आँखें और मुँह के कोने सबसे कठिन हिस्से बने हुए हैं जिन्हें यक़ीन दिलाने वाले ढंग से दोहराया जा सके।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक मुख्य किरदार के चेहरे के लिए रेंडर फ़ार्म का आवंटन तब से: 2001 2001 तक, फ़िल्म के लिए उच्च-विभेदन चेहरा-कैप्चर और सिमुलेशन

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### प्रक्रियात्मक शहर और भू-दृश्य

छोटे-से पैरामीटर-समूह से, हाथ से रखने के बजाय, नियमों और यादृच्छिकता से बनाई गई सड़कें, इमारतें, भूभाग और वनस्पति।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किसी पूरे शहर या महाद्वीप को ऐसे विवरण से कैसे भरा जा सकता है जिसे हाथ से रखना व्यावहारिक नहीं?

छोड़ता है: बनाए गए शहर सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय होते हैं पर उनमें कोई ख़ास इतिहास नहीं होता।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक परिवेश के निर्माण के लिए वर्कस्टेशन या रेंडर फ़ार्म नोड तब से: 1982 1982 तक, कंप्यूटर ग्राफ़िक्स में इस्तेमाल हुआ फ़्रैक्टल भू-भाग निर्माण

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: नियम

### आभासी प्रोडक्शन सेट

कंप्यूटर से बना एक परिवेश, जो अभिनेताओं के पीछे बड़ी स्क्रीनों पर लाइव दिखता है और कैमरे में ही फ़िल्माया जाता है। लेंस की हरकत के हिसाब से दृश्य प्रतिक्रिया देता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या पृष्ठभूमि कैमरे पर रियल टाइम में प्रतिक्रिया दे सकती है, ताकि उसे बाद में जोड़ना न पड़े?

छोड़ता है: असली अभिनेता और उसके पीछे के परदे के बीच रोशनी का मेल अब भी अधूरा है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान गेमिंग GPU का एक क्लस्टर, जो मंच की स्क्रीनों को लाइव चलाता है तब से: 2019 2019 तक, बड़े LED-वॉल्यूम वर्चुअल प्रोडक्शन मंच व्यापक उपयोग में

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र और वनस्पति

जंगल, घास के मैदान और पशु-आबादियाँ साथ बनाई और एनिमेट की जाती हैं, जिनमें पौधे रोशनी के लिए होड़ लेते हैं और पशु उसके बीच चलते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: पौधों और जीवों का पूरा सिमुलेटेड भू-दृश्य एक साथ कैसा दिखता और चलता है?

छोड़ता है: सिमुलेटेड पारिस्थितिक तंत्र हरे-भरे दिखने के लिए ट्यून किए गए हैं, असली तंत्रों की तरह संतुलित होने के लिए नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक परिवेश के पारिस्थितिकी वाले पास के लिए एक रेंडर फ़ार्म नोड तब से: 2000 2000 तक, फ़िल्म परिवेशों के लिए प्रक्रियात्मक वनस्पति और पारिस्थितिकी उपकरण

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### वायुमंडल और आकाश का सिमुलेशन

प्रकाश के प्रकीर्णन और नमी के भौतिक मॉडलों से बने बादल, कोहरा, बारिश और आकाश का रंग, किसी दृश्य के मौसम के लिए, असली मौसम के लिए नहीं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: बिना उस दिन शूटिंग किए, इस शॉट का आकाश और मौसम कैसा दिखना चाहिए?

छोड़ता है: इस पर ट्यून किया गया है कि आकाश कैसा दिखना चाहिए, असली वायुमंडलीय भौतिकी के लिए नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक परिवेश के आकाश वाले पास के लिए एक रेंडर फ़ार्म नोड तब से: 1986 1986 तक, भौतिकी-आधारित आकाश और बादल रेंडरिंग मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### तंत्रिका अवतार

किसी व्यक्ति की बहु-कैमरा रिकॉर्डिंग पर प्रशिक्षित एक तंत्रिका नेटवर्क जीवंत, एनिमेट करने योग्य चेहरा या शरीर रेंडर करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई आभासी व्यक्ति असली से अलग न पहचाने जाने लायक रेंडर हो सकता है?

छोड़ता है: हर विषय का कैप्चर चाहिए, और व्यवहार उत्पन्न नहीं होता।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान प्रति-व्यक्ति प्रशिक्षण तब से: 2018 Deep appearance models for face rendering (2018) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/1808.00362)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)न्यूनतम परत: शरीर

### आभासी आइडल और इन्फ़्लुएंसर

कंप्यूटर ग्राफ़िक्स से बना एक काल्पनिक कलाकार, जिसे मशहूर हस्ती की तरह सँभाला जाता है और जो मीडिया और सोशल फ़ीड में दिखता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या दर्शक ऐसे कलाकार से जुड़ते हैं जिसका कोई शरीर नहीं?

छोड़ता है: पर्सोना एक टीम लिखती है; कोई स्वायत्त आंतरिक जीवन मॉडल नहीं किया गया।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन, लगभग रियल टाइम में रेंडरिंग तब से: 1996 1996 तक, क्योको डेट, Horipro द्वारा पेश की गई 3D CG आइडल [स्रोत](https://en.wikipedia.org/wiki/Kyoko%5FDate)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### आभासी संगीत कार्यक्रम

साझा आभासी दुनिया या गेम इंजन में मंचित लाइव प्रस्तुति, जिसमें अवतार, मंच के प्रभाव और दूर बैठे दर्शक होते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई संगीत-समारोह ऐसे दर्शकों के साथ साझा हो सकता है जो केवल अवतार के रूप में मौजूद हैं?

छोड़ता है: असली स्थल की तुलना में दर्शकों की प्रतिक्रिया और भीड़ की उपस्थिति फीकी है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक डेटा सेंटर, हज़ारों दर्शकों के लिए रियल टाइम तब से: 2006 2006 तक, Duran Duran ने Second Life में प्रस्तुति दी [स्रोत](https://en.wikipedia.org/wiki/Virtual%5Fconcert)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### डिजिटल उम्र-घटाना

किसी कलाकार का चेहरा 3D में दोबारा बनाया जाता है और कम या ज़्यादा उम्र पर ढाला जाता है, जो अभिनेता के अपने अभिनय से चलता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या अभिनेता का भाव बनाए रखते हुए किसी चेहरे को दूसरी उम्र में दिखाया जा सकता है?

छोड़ता है: नतीजा एक दिखावट का मॉडल है; उम्र बढ़ने का कोई जीव-विज्ञान सिमुलेट नहीं होता।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक रेंडर फ़ार्म, प्रति शॉट कुछ घंटे तब से: 2008 2008 तक, The Curious Case of Benjamin Button, Digital Domain के प्रभावों के साथ [स्रोत](https://en.wikipedia.org/wiki/The%5FCurious%5FCase%5Fof%5FBenjamin%5FButton%5F%28film%29)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)न्यूनतम परत: शरीर

### प्रदर्शन-कैप्चर किए गए डिजिटल पात्र

कंप्यूटर से बना एक किरदार, जिसे किसी अभिनेता की रिकॉर्ड की हुई देह और चेहरे की गतिविधि से चलाया जाता है, और लाइव फ़ुटेज में मिला दिया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या अभिनेता की गति ऐसे जीव को चला सकती है जो इंसान जैसा बिल्कुल नहीं दिखता?

छोड़ता है: पेशी और विचार मॉडल नहीं किए जाते, केवल रिकॉर्ड की गई गति।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन, प्रति शॉट कुछ घंटे तब से: 2002 2002 तक, The Lord of the Rings: The Two Towers में गोलम [स्रोत](https://en.wikipedia.org/wiki/Motion%5Fcapture)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### L-सिस्टम से पौधों का मॉडलिंग

पौधों के आकार प्रतीकों की एक लड़ी को बार-बार शाखित संरचना में दोबारा लिखकर उगाए जाते हैं, फिर पेड़ों और पत्तियों के रूप में खींचे जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-से सरल पुनर्लेखन नियम किसी दी हुई शाखित आकृति को बनाते हैं?

छोड़ता है: नियम आकृतियों पर बैठते हैं; असली बढ़त को चलाने वाली रसायन-क्रिया और प्रकाश की होड़ ग़ायब हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप, कुछ सेकंड तब से: 1968 1968 तक, Lindenmayer, Mathematical models for cellular interactions in development [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0022-5193%2868%2990079-9)

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[सेलुलर ऑटोमेटा](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-cellular-automata)न्यूनतम परत: कोशिकाएँ

### मशीनिमा

वे फ़िल्में जो भौतिक कैमरे या ऑफ़लाइन रेंडरर की जगह रियल-टाइम गेम इंजन के भीतर किरदारों और कैमरों को निर्देशित करके बनाई जाती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सिर्फ़ गेम इंजन में मौजूद दुनिया में क्या फ़िल्माया जा सकता है?

छोड़ता है: इंजन तय करता है कि क्या दिखाया जा सकता है; अभिनय उतने तक सीमित है जितना उसके नियंत्रण अनुमति देते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक गेमिंग PC, रियल टाइम तब से: 1996 1996 तक, Diary of a Camper, Quake इंजन में बनी एक लघु फ़िल्म [स्रोत](https://en.wikipedia.org/wiki/Machinima)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: नियम

### एनिमैट्रॉनिक आकृतियाँ

लोगों और पशुओं की यांत्रिक, मोटर-चालित आकृतियाँ जो पहले से लिखी गति और बोली दोहराती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई मशीन किसी जीवित प्राणी की तरह कितनी विश्वसनीयता से बरताव कर सकती है?

छोड़ता है: गति रिकॉर्डिंग से दोहराई जाती है; कोई संवेदन या निर्णय नहीं है।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। एक यांत्रिक नियंत्रक, कोई कंप्यूटिंग नहीं तब से: 1963 1963 तक, डिज़्नी का ऑडियो-एनिमैट्रॉनिक्स, एन्चैंटेड टिकी बर्ड्स [स्रोत](https://en.wikipedia.org/wiki/Animatronics)

[भौतिक एनालॉग](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-analogue)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### भौतिकी-आधारित पात्र नियंत्रण

जोड़ों और पेशियों वाला आभासी शरीर, भौतिकी इंजन में सुदृढ़ीकरण-अधिगम से चलना, कूदना या लड़ना सीखता है, मोशन-कैप्चर क्लिप की नकल करते हुए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई किरदार हाथ के बनाए एनिमेशन के बिना, धक्कों पर प्रतिक्रिया करते हुए, संतुलन बनाकर स्वाभाविक रूप से चल सकता है?

छोड़ता है: शैली केवल उन क्लिपों से आती है जिनकी वह नक़ल करता है, और दुर्लभ गतियाँ व बारीक हाथ का काम ठीक से नहीं सँभलता।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान प्रति कौशल एक GPU वर्कस्टेशन पर कुछ दिन। तब से: 2018 पेंग और सहयोगियों का DeepMimic, उदाहरण-निर्देशित गहन सुदृढ़ीकरण अधिगम से भौतिकी-आधारित पात्र-कौशल सीखना। [स्रोत](https://doi.org/10.1145/3197517.3201311)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: शरीर

## प्रकाश और ध्वनि

### भौतिकी-आधारित प्रकाश परिवहन

कैमरे से पीछे की ओर खींची गई प्रकाश किरणें, जो हर सतह से टकराकर और उसके आर-पार होकर भौतिक रूप से संगत छवि निकालती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अनुमान से काम लेने के बजाय, इस दृश्य में प्रकाश एक-एक उछाल के साथ कैसा व्यवहार करता है?

छोड़ता है: धीरे अभिसरण करता है, इसलिए शोर अब भी ज़्यादा नमूने लेकर नहीं, अनुमानों (ह्यूरिस्टिक) से दबाया जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक फ़्रेम के लिए कई नोडों में रेंडर फ़ार्म का आवंटन तब से: 1986 काजिया का 1986 का पाथ ट्रेसिंग एल्गोरिद्म

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### ध्वनि प्रसार और ध्वनिकी

फ़िल्म और खेल की ऑडियो के लिए ध्वनि तरंगों को आभासी कमरे, शहर की गली या युद्धक्षेत्र में परावर्तन, अवशोषण और विवर्तन के साथ ट्रेस या मॉडल किया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस जगह का आकार और उसमें लगी सामग्री देखते हुए यहाँ असल में ध्वनि कैसी होनी चाहिए?

छोड़ता है: असली कानों और कमरों की ऐसी विचित्रताएँ हैं जिन्हें ध्वनिक मॉडल नियमित रूप से आदर्श बना देते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक दृश्य के ध्वनि-पास के लिए एक वर्कस्टेशन तब से: 1968 1968 तक, किरण-आधारित कमरे की ध्वनिकी मॉडलिंग

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### वाद्यों का भौतिक मॉडलिंग संश्लेषण

एक तार, सरकंडा, ढोल की खाल या नली, जिसे कंपन करती भौतिक वस्तु के रूप में मॉडल किया जाता है और उसकी ध्वनि रिकॉर्ड या नमूना लेने के बजाय सीधे गिनकर बनाई जाती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह वाद्य कैसा सुनाई देगा, रिकॉर्ड किए बिना उसकी भौतिकी से निकाला हुआ?

छोड़ता है: वाद्य की भौतिकी पकड़ता है, खिलाड़ी की दशकों की तकनीक नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप या सिंथेसाइज़र पर रीयल-टाइम में चलता है तब से: 1983 1983 तक, कंपन करती डोरियों के डिजिटल वेवगाइड मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### जनरेटिव कला प्रणालियाँ

नियम, यादृच्छिकता या सरल एजेंट आगे चलाए जाते हैं ताकि कोई छवि, पैटर्न या रचना बने। अकेले नियम नतीजे को पहले से पूरी तरह नहीं लिख देते।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर इस प्रक्रिया को बस चलने दिया जाए तो वह कौन-सा आकार लेती है?

छोड़ता है: कलाकार चुनता है कि कौन-से यादृच्छिक रन रखे जाएँ, इसलिए ‘जनरेटिव’ कला में भी काफ़ी छँटाई शामिल होती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर सेकंडों से मिनटों में चलता है तब से: 1965 1965 तक, एल्गोरिदमिक नियमों से बनी शुरुआती कंप्यूटर कला

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: नियम

### प्रक्रियात्मक और जनरेटिव संगीत

संगीत के नियम, मार्कोव शृंखलाएँ या सरल एजेंट आगे चलाए जाते हैं ताकि राग, सुर-संगति या विकसित होता साउंडट्रैक बने जो स्क्रीन पर जो हो रहा है उस पर प्रतिक्रिया दे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर हर स्वर किसी संगीतकार के चुने बिना ये नियम रचते रहें तो कौन-सा संगीत बनता है?

छोड़ता है: सक्षम और शायद ही कभी चौंकाने वाला सुनाई देता है, और नियम ठीक यही अनुमति देते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर रीयल-टाइम में चलता है तब से: 1957 Illiac Suite, नियम-आधारित कंप्यूटर रचना का एक शुरुआती उदाहरण

[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: नियम

### प्रक्रियात्मक बनावट और सामग्री निर्माण

लकड़ी के रेशे, ज़ंग, त्वचा के रोमछिद्र या चट्टान की परतों जैसे सतही पैटर्न, जो हाथ से रंगने या फ़ोटो खींचने के बजाय नॉइज़ और सरल भौतिक नियमों से बनाए जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस सतह को पास से कैसा दिखना चाहिए, फ़ोटो खींचने के बजाय बनाया हुआ?

छोड़ता है: शोर-आधारित बनावटें ऐसे पैमाने पर एकसमान दिख सकती हैं जैसा असली सतह कभी न दिखे।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान एक एसेट के लिए टेक्सचर बनाता वर्कस्टेशन तब से: 1985 1985 तक, कंप्यूटर ग्राफ़िक्स में पर्लिन-शैली के प्रक्रियात्मक शोर टेक्सचर

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: नियम

### भौतिकी-आधारित ध्वनि प्रभाव

सिमुलेट की गई वस्तुओं के आकार, सामग्री और संपर्क से संश्लेषित टक्कर, लुढ़कने और घिसने की आवाज़ें, रिकॉर्डिंग बजाने के बजाय।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस पदार्थ की वस्तु उस सतह से टकराए तो कौन-सी ध्वनि बनती है?

छोड़ता है: मोड मॉडल कान से ट्यून किए जाते हैं और असली कमरे में विकिरण को छोड़ देते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप, रियल टाइम तब से: 2001 2001 तक, van den Doel, Kry और Pai, FoleyAutomatic [स्रोत](https://doi.org/10.1145/383259.383322)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### लाइव-कोडेड संगीत और दृश्य

कलाकार दर्शकों के सामने चलता कोड लिखते और बदलते हैं, इसलिए प्रोग्राम संपादित होने के साथ ध्वनि या छवि विकसित होती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: बजाते समय संगीत के नियम फिर से लिख दिए जाएँ तो संगीत कैसे बदलता है?

छोड़ता है: सिमुलेशन ख़ुद प्रोग्राम है; कुछ भौतिक मॉडल नहीं किया जाता।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप, रियल टाइम तब से: 2004 2004 तक, लाइव कोडिंग समुदायों को जोड़ने के लिए बना TOPLAP समूह [स्रोत](https://en.wikipedia.org/wiki/Live%5Fcoding)

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: नियम

### तंत्रिका दृश्य रेंडरिंग

तस्वीरों के समूह पर बैठाया गया एक तंत्रिका नेटवर्क किसी दृश्य का प्रकाश और घनत्व सँजोता है, ताकि किसी भी कैमरा-स्थिति से नए दृश्य रेंडर हो सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह जगह वहाँ से कैसी दिखेगी जहाँ से किसी ने फ़ोटो नहीं खींची?

छोड़ता है: यह तस्वीरों के बीच अंतर्वेशन करता है और जहाँ तस्वीरें नहीं ली गईं वहाँ विवरण गढ़ता है, इसलिए मूल से दूर के दृश्य अविश्वसनीय हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक दृश्य के लिए GPU पर घंटे, और बड़े दृश्य के लिए एक दिन। तब से: 2020 मिल्डनहॉल और सहयोगियों का NeRF, जो दृश्य संश्लेषण के लिए दृश्यों को तंत्रिका विकिरण क्षेत्रों के रूप में दर्शाता है। [स्रोत](https://doi.org/10.1007/978-3-030-58452-8%5F24)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

[◂ रक्षा और संघर्ष](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/defence-conflict)[वीडियो गेम ▸](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/video-games)