Complexité Naturelle et Synthèse d’Images

Présentation au sujet: "Complexité Naturelle et Synthèse d’Images"— Transcription de la présentation:

1 Complexité Naturelle et Synthèse d’Images
Fabrice Neyret iMAGIS* - GRAVIR / IMAG - INRIA * iMAGIS est un projet commun CNRS, INRIA, INPG et UJF.

2 Simuler les Scènes Naturelles
Cadre : effets spéciaux (réalisme) réalité virtuelle (temps réel) Paradigme classique : équations physique + données + gros ordinateur simulation réaliste Problème : ne marche pas si bien !

3 Les scènes naturelles sont complexes

4 Elles contiennent énormément de détails :

5 Le détail des mouvements est complexe :

6 Scènes Naturelles en Synthèse d’Images
Reeves 85 Gardner 84 Fournier & Reeves 86

7 Deussen, Hanrahan, Lintermann, Mech, Pharr, Prusinkiewicz 98
AMAP Xfrog+Povray

8 Lee & Musgrave Nishita, Nakamae, Dobashi 96 Areté Foster & Fedkiw 01

9 Problèmes techniques rencontrés
travail de modélisation (de la scène) stockage Pour le rendu : temps de calcul aliasing Pour l’animation : résolution en temps et en espace stabilité, convergence

10 Problèmes plus fondamentaux
Les modèles physiques sont-ils complets ? Les paramètres sont-ils disponibles ? A-t-on besoin de cette mer de chiffres ? (on remarque surtout les effets émergents) Quel contrôle du résultat global ? (même remarque)

11 Et pourtant… les peintres y arrivent !

12 Et pourtant… les peintres y arrivent !
que voit-on réellement ? formes à grande échelle relief: occultations, ombres, parallaxe illumination et reflets mouvement : parallaxe, + ?

13 Et pourtant… les peintres y arrivent !
que voit-on réellement ? formes à grande échelle relief: occultations, ombres, parallaxe illumination et reflets mouvement : parallaxe, + ?

14 Et pourtant… les peintres y arrivent !
que voit-on réellement ? formes à grande échelle relief: occultations, ombres, parallaxe illumination et reflets mouvement : parallaxe, + ?

15 Et pourtant… les peintres y arrivent !
que voit-on réellement ? formes à grande échelle relief: occultations, ombres, parallaxe illumination et reflets mouvement : parallaxe, + ?

16 Et pourtant… les peintres y arrivent !
que voit-on réellement ? formes à grande échelle relief: occultations, ombres, parallaxe illumination et reflets mouvement : parallaxe, + ?

17 Et pourtant… les peintres y arrivent !
que voit-on réellement ? formes à grande échelle relief: occultations, ombres, parallaxe illumination et reflets mouvement : parallaxe, + ?

18 Et pourtant… les peintres y arrivent !
que voit-on réellement ? formes à grande échelle relief: occultations, ombres, parallaxe illumination et reflets mouvement : parallaxe, + ?

19 Exploite-t-on toute la connaissance disponible ?
Il y a de grandes régularités dans les scènes naturelles !

20 Mon approche pour traiter ces scènes
Complexité spatiale Représentations impressionnistes (i.e. alternatives aux polygones) Complexité d’échelles Hiérarchie de modèles Complexité du mouvement Modèles phénoménologiques Outils de description et construction

21 Mon approche pour traiter ces scènes
1 Représentations impressionnistes (i.e. alternatives aux polygones) 2 Hiérarchie de modèles 3 Modèles phénoménologiques 4 Outils de description et construction

22 1. Représentations: quelques ingrédients
Codage direct du comportement lumineux champ de réflectance sur la surface e.g.: BRDF, distribution de normales (NDF) Codage volumique (e.g. pour pseudo-surfaces) champ de densité très efficace à cette échelle Codage texturel (plaquage de motifs) champ de pixels coût de rendu indépendant du motif revient à factoriser / quantifier la géométrie ( existants: IBR, lightfields, shaders, cartes de Z, surfels... )

23 Ces représentations sont compactes
Les bonnes propriétés Ces représentations sont compactes pas plus que l'information visible (impressionisme) moins de travail inutile pour le graphiste Elles sont structurantes, ce qui permet l'optimisation du temps de rendu l'anti-aliasing (e.g.: MIP-mapping)

24 Exemple 1: les textures volumiques
cube de texture volume (voxels) comportement lumineux surface à texturer mapping Kajiya & Kay 89

25 Exemple 1: les textures volumiques
cube de texture volume (voxels) comportement lumineux surface à texturer mapping

26 Exemple 1: les textures volumiques
cube de texture volume (voxels) comportement lumineux surface à texturer mapping

27 Exemple 1: les textures volumiques

28 Textures volumiques en temps-réel
A.Meyer [EWR’98]

29 F. Sénégas

30 Exemple 2: les shaders hiérarchiques
A. Meyer [GI’00] Formule analytique de la reflectance totale dans le pixel pixel

31 Exemple 2: les shaders hiérarchiques
pixel

32 Exemple 2: les shaders hiérarchiques
pixel

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34 Exemple 3: les textures bidirectionnelles
A. Meyer P. Poulin [EWR’01] v

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36 2. Hiérarchie de modèles Habiller un modèle global avec un modèle local: modèle physique de fluide à grande échelle et faible resolution + croute de lave détails qualitatifs à haute résolution hiérarchie de motifs animés caractéristiques de chaque échelle pour les nuages convectifs / la fumée surface d’organe interactive + détails 3D déformables pour la simulation chirurgicale (bronches, intestins)

37 Exemple: coulée de lave
D. Stora, P.-O. Agliati, M-P. Cani [GI’99] Modèle de mouvement physique (approché) large domaine basse résolution Simulation à base de particules

38 Exemple: coulée de lave
Construction d’une surface peau implicite voisinages

39 Exemple: coulée de lave
habillage

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41 3. Modèles phénoménologiques
Caractériser les formes et leurs intéractions à grande échelle: Modéliser directement les phénomènes émergents

42 Exemple 1: Simulation des ruisseaux
N. Praizelin [EWAS’01] phénomènes émergents: ici, ridules et ondes de choc

43 Typologie des vagues stationnaires
cw ondes de gravité (dispersives) cw cg v c ondes capillaires créées par une onde de choc cg Cas non dispersif: cg = cw = c  onde de choc ondes capillaires cw cg v c

44 Construction géométrique des ondes

45 3. Add field perturbations

46 Exemple 2: animation de nuages convectifs
Modéliser directement les instabilités caractéristiques [EWAS’97]

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49 Exemple 3: rendu de cumulus
Caractéristiques lumineuses prévisibles

50 (travaux préliminaires)

51 4. Outils de description et construction
Pour l’habillage (détails, état de surface) Assez haut niveau Largement contrôlable (pas trop automatique) Interactif Formes issues du mouvement Textures (mapping, procédurales, animées…)

52 Exemple 1: textures de dilatation
Jean Combaz

53 Exemple 2: Synthèse de déchirures
S. Lefebvre

54 Construction de l’habillage

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56 Exemple 3: plaquage de textures
& M-P. Cani [SIG’99] Problèmes: distortion, discontinuité, périodicité

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58 Exemple 4: flownoise & K. Perlin [SIGsketch’01]

59 5. Temps réel R. Heiss A. Miné F. Sénégas Lombardo & Cani [CA’99]
[TVC’01]

60 Animation adaptative de l’océan
D. Hinsinger, M-P. Cani [soumis] Résolution 50x50, 15 fps 300x300, 10s de calcul

61 Conclusions il y a une vie en dehors des polygones, et de Navier-Stokes ! ne pas chercher un modèle universel aucun modèle n’est bon à toutes les échelles il y a un espoir pour le rendu réaliste rapide des scènes naturelles (eau, fumée, nuages, cheveux,fourrure…)

62 Complexité Naturelle et Synthèse d’Images
Fabrice Neyret iMAGIS* - GRAVIR / IMAG - INRIA * iMAGIS est un projet commun CNRS, INRIA, INPG et UJF.

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64 Hydraulique et ressauts
C. Dodard

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68 Mon approche pour traiter ces scènes
1 Complexité spatiale représentations impressionnistes (i.e. alternatives aux polygones) 2 Complexité d’échelles hiérarchie de modèles 3 Complexité du mouvement modèles phénoménologiques 4 Outils de description et construction