Thèse en cours

Simulation photoréaliste de l'éclairage par path-guiding et next-event estimation
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Auteur / Autrice : Ana Granizo hidalgo
Direction : Nicolas Holzschuch
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Informatique
Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jean Kuntzmann

Résumé

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Ce sujet de thèse se place dans le cadre de la simulation photoréaliste de l'éclairage ; étant donné une scène virtuelle, définie par sa géométrie, ses matériaux et la position des sources lumineuses, on cherche à reconstituer l'image de cette scène pour un observateur virtuel. Cette image doit être photoréaliste, c'est-à-dire ressembler à une photographie de la scène virtuelle. La technique utilisée habituellement est le path-tracing, qui correspond à une intégration de Monte-Carlo pour calculer l'éclairage: on trace des rayons qui partent de la caméra, on les fait rebondir sur chaque surface dans une direction aléatoire, et on somme leurs contributions pour chaque pixel. Cette technique fonctionne bien sur la plupart des scènes, mais rencontre des problèmes lorsque l'éclairage incident est est discontinu ou imprévisible. Par exemple lorsque l'éclairage arrive à travers une petite fenêtre ou une porte entrebaillée, ou lorsque la lumière subit une réfraction avant d'arriver sur l'objet, par exemple au travers d'une paroi vitrée. La technique de path guiding a été récemment introduite pour résoudre ces problèmes : l'algorithme apprend progressivement la distribution lumineuse en chaque point de la scène, et adapte la simulation en conséquence. L'algorithme est itératif : on effectue une première simulation, sans hypothèses sur la distribution de l'éclairage incident, on stocke une réprésentation de l'éclairage incident qui a été calculée, et on s'en sert pour guider les calculs dans une deuxième simulation. L'algorithme converge au bout d'un certain nombre d'itérations (en général 4 ou 5), en fonction de la complexité de la scène. Le path guiding est efficace en général, mais prends plus longtemps pour identifier des phénomènes à haute fréquence, comme une caustique causée par un réflecteur spéculaire. Ces phénomènes à haute fréquence sont souvent causés par la combinaison d'une source ponctuelle et de réflecteurs spéculaires, ce qui réduit le nombre de chemins lumineux possibles. Inversement, chaque chemin lumineux peut être calculé de façon explicite, par la recherche des racines d'une fonction en dimension 3, par exemple en utilisant la méthode de Newton. C'est la technique de Next-Event Estimation. On a donc d'un côté une méthode déterministe de simulation de l'éclairage, coûteuse mais précise, le Next-Event Estimation, et de l'autre une technique probabiliste, progressive et générique, le path guiding. L'objectif de la thèse est de combiner les techniques de Next-Event Estimation et Path Guiding. C'est un problème difficile, compte-tenu des différences de nature entre les deux techniques (déterministes ou probablistes). - d'un côté, utiliser l'information calculée lors des phases d'apprentissage du path guiding pour détecter s'il est intéressant de lancer un calcul de Next-Event Estimation. - ensuite, en ajoutant l'information obtenue par ce Next-Event Estimation à l'information calculée lors de la phase d'apprentissage. On aurait du coup deux sources d'information : l'une distribuée mais bruitée, l'autre concentrée mais fiable. - enfin, en adaptant l'algorithme de path guiding pour exploiter l'information tirée du Next-Event Estimation. This research project deals with the simulation of light transport for photorealistic rendering. Given a virtual scene, we aim to reconstrut an image of this scene for a virtual observer. Our aim is to create images that look like a photograph of the virtual scene.