ML Train Volume Upres

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構造
重要なノード
このサンプルから学ぶこと

SOPコンテキストのTabメニューから利用可能な機械学習レシピがいくつか用意されています。これらは、シェルフツールと同様に、学習目的や今すぐにでも試せるようにノードネットワークを配置するものです。 ML Train Volume Upres レシピは、トレーニングブランチと推論ブランチの2つのブランチで構成されたセットアップを作成します。

構造 ¶

ml_train_volumeupres

このサブネットワークは、セットアップのトレーニングブランチに該当します。上流のPyroシミュレーションの様々なフレームからボリュームタイルを抽出します。それらのボリュームタイルに基づいて、トレーニングに使用されるデータセットが作成されます。

ml_volumeupres

このML Volume Upresは、トレーニング済みVolume Upresモデルを用いて推論することができます。

重要なノード ¶

ML Volume Tile Component

ボリュームから余裕代ありでタイルを抽出します。これは、トレーニングデータセットに含めるサンプルを用意します。

ML Volume Upres

推論ノード:トレーニング済みVolume Upresモデルを低解像度シミュレーションに適用します。

このサンプルから学ぶこと ¶

To...	Do this
Volume Upresモデルをトレーニングする	`sim_pyro_billowy_smoke_highres`の Save to Disk をクリックして、トレーニングのベースとして使用される高解像度シミュレーションをキャッシュ出力します。 `ml_train_volumeupres`の Training タブの Cook Output Node をクリックします。
スケール係数を変更する	トレーニング前に、`ml_train_volumeupres`の Scale Factor パラメータを使用して、Upres係数を上げます。例えば、2倍から3倍に変更します。

ML Train Volume Upres

構造 ¶

重要なノード ¶

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機械学習

一般的なサポート ¶

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MLレシピ ¶

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ボリュームに特化したMLツール ¶

画像に特化したMLツール ¶

リファレンス ¶