High quality adaptive rendering of complex photometry virtual environments

par Arthur Dufay

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Xavier Granier et de Jean-Eudes Marvie.

Soutenue le 10-10-2017

à Bordeaux , dans le cadre de École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde) , en partenariat avec MANAO (laboratoire) et de LP2N (laboratoire) .

Le président du jury était Pierre Poulin.

Le jury était composé de Romain Pacanowski.

Les rapporteurs étaient Daniel Meneveaux, Mathias Paulin.

  • Titre traduit

    Rendu adaptatif haute-qualité d'environnements virtuels à photométrie complexe


  • Résumé

    La génération d'images de synthèse pour la production cinématographique n'a cessé d'évoluer durant ces dernières décennies. Pour le non-expert, il semble que les effets spéciaux aient atteint un niveau de réalisme ne pouvant être dépassé. Cependant, les logiciels mis à la disposition des artistes ont encore du progrès à accomplir. En effet, encore trop de temps est passé à attendre le résultat de longs calculs, notamment lors de la prévisualisation d'effets spéciaux. La lenteur ou la mauvaise qualité des logiciels de prévisualisation pose un réel problème aux artistes. Cependant, l'évolution des cartes graphiques ces dernières années laisse espérer une potentielle amélioration des performances de ces outils, notamment par la mise en place d'algorithmes hybrides rasterisation/ lancer de rayons, tirant profit de la puissance de calcul de ces processeurs, et ce, grâce à leur architecture massivement parallèle. Cette thèse explore les différentes briques logicielles nécessaires à la mise en place d'un pipeline de rendu complexe sur carte graphique, permettant une meilleure prévisualisation des effets spéciaux. Différentes contributions ont été apportées à l'entreprise durant cette thèse. Tout d'abord, un pipeline de rendu hybride a été développé (cf. Chapitre 2). Par la suite, différentes méthodes d'implémentation de l'algorithme de Path Tracing ont été testées (cf. Chapitre 3), de façon à accroître les performances du pipeline de rendu sur GPU. Une structure d'accélération spatiale a été implémentée (cf. Chapitre 4), et une amélioration de l'algorithme de traversée de cette structure sur GPU a été proposée (cf. Section 4.3.2). Ensuite, une nouvelle méthode de décorrélation d'échantillons, dans le cadre de la génération de nombres aléatoires a été proposée (cf. Section 5.4) et a donné lieu à une publication [Dufay et al., 2016]. Pour finir, nous avons tenté de combiner l'algorithme de Path Tracing et les solutions Many Lights, toujours dans le but d'améliorer la prévisualisation de l'éclairage global. Cette thèse a aussi donné lieu à la soumission de trois mémoires d'invention et a permis le développement de deux outils logiciels présentés en Annexe A.


  • Résumé

    Image synthesis for movie production never stopped evolving over the last decades. It seems it has reached a level of realism that cannot be outperformed. However, the software tools available for visual effects (VFX) artists still need to progress. Indeed, too much time is still wasted waiting for results of long computations, especially when previewing VFX. The delays or poor quality of previsualization software poses a real problem for artists. However, the evolution of graphics processing units (GPUs) in recent years suggests a potential improvement of these tools. In particular, by implementing hybrid rasterization/ray tracing algorithms, taking advantage of the computing power of these processors and their massively parallel architecture. This thesis explores the different software bricks needed to set up a complex rendering pipeline on the GPU, that enables a better previsualization of VFX. Several contributions have been brought during this thesis. First, a hybrid rendering pipeline was developed (cf. Chapter 2). Subsequently, various implementation schemes of the Path Tracing algorithm have been tested (cf. Chapter 3), in order to increase the performance of the rendering pipeline on the GPU. A spatial acceleration structure has been implemented (cf. Chapter 4), and an improvement of the traversal algorithm of this structure on GPU has been proposed (cf. Section 4.3.2). Then, a new sample decorrelation method, in the context of random number generation was proposed (cf. Section 5.4) and resulted in a publication [Dufay et al., 2016]. Finally, we combined the Path Tracing algorithm with the Many Lights solution, always with the aim of improving the preview of global illumination. This thesis also led to the submission of three patents and allowed the development of two software tools presented in Appendix A.


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