Mollifizierung für Fotorealistische Bildsynthese mit beschränkter Rechenzeit
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die foto- und sensorrealistische Bildsynthese ist eine der wichtigsten Herausforderungen der Computergrafik und hat viele Anwendungen, von digitaler Unterhaltung bis hin zu industriellem Design. Das Ziel der meisten Bildsyntheseverfahren ist eine schnellstmögliche Konvergenz der Berechnung gegen die tatsächliche Lösung. Bei der zugrundeliegenden Lichttransportsimulation werden heutzutage Monte Carlo-Integrationsverfahren verwendet, deren Ausführung dann beendet wird, wenn bestimmte Qualitätsanforderungen erfüllt sind. Die Berechnungszeit ist jedoch oft keine Eingabegröße. Im Gegensatz hierzu betrachten wir das Problem, die bestmögliche approximative Lösung in von vornherein beschränkten Ausführungszeiten zu berechnen. Der Schlüssel hierzu sollte sein, eine virtuelle Szene mit ihren Geometrien und Materialien, sowie die Lichttransportsimulation selbst so zu modifizieren, dass ein einfacher zu lösendes Problem vorliegt (auch als Mollifizierung, engl. Mollification bezeichnet). Das Lösen des mollifizierten Problems wird in der Regel nicht gegen die tatsächliche Lösung konvergieren und ein systematischer Fehler bleiben - aber es soll, im Vergleich zum ursprünglichen Problem, zu einer besseren Lösung mit geringerem Gesamtfehler unter beschränkter Rechenzeit führen. In diesem Projekt wurde Mollifizierung auf unterschiedliche Aspekte bei modernen Bildsyntheseverfahren angewendet. Zunächst wurde das Problem für herausfordernde virtuelle Szenen mit komplexen Geometrie- und Materialkonfigurationen betrachtet. Hierzu wurde eine Technik entwickelt, die es erlaubt, während der Simulation einfache und schwierige Teile des Lichttransports zu unterscheiden. Eine mollifizierte Repräsentation des letzteren erfasst implizit die Szenenkonfiguration und erlaubt eine robustere und effizientere Abtastung, und somit Berechnung, des schwierigen Teils. Ein zweiter Fokus war die Mollifizierung von spektraler Lichttransportsimulation mit fluoreszenten Materialien. Solche Simulationen und Materialien sind von größter Wichtigkeit für die Darstellung von Szenen mit einem höchstmöglichen Grad an Realismus bei Beleuchtung und Licht-Material-Interaktionen. Hierfür entwickelten wir neue Materialmodelle, Ansätze um effizient plausible Spektraldaten aus herkömmlichen RGB-Eingabedaten zu berechnen, und verbesserte bidirektionale Lichttransportsimulationsverfahren durch Mollifizierung der Pfadverbindungen, die für die Abtastung des Raums möglicher Lichttransportpfade benötigt werden. Der Einfluss dieser Mollifizierung wurde evaluiert, um zwischen systematischer Abweichung und Konvergenzgeschwindigkeit abzuwägen. Darüber hinaus wurde eine Methode entwickelt, die bei der Detektion systematischer Fehler in Monte Carlo-Bildsyntheseverfahren behilflich ist.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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A Simple Diffuse Fluorescent BBRRDF Model, in Workshop on Material Appearance Modeling, R. Klein und H. Rushmeier, Hrsg., The Eurographics Association, 2018, ISBN: 978-3-03868-055-0
A. Jung, J. Hanika, S. Marschner und C. Dachsbacher
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Selective Guided Sampling with Complete Light Transport Paths, Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH Asia), Jg. 37, Nr. 6, Dez. 2018
F. Simon, A. Jung, J. Hanika und C. Dachsbacher
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Wide Gamut Spectral Upsampling with Fluorescence, Computer Graphics Forum, 2019, ISSN: 1467-8659
A. Jung, A. Wilkie, J. Hanika, W. Jakob und C. Dachsbacher
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Detecting Bias in Monte Carlo Renderers using Welch’s t-test, Journal of Computer Graphics Techniques (JCGT), Jg. 9, Nr. 2, S. 1–25, Juni 2020
A. Jung, J. Hanika und C. Dachsbacher
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Improving Spectral Upsampling with Fluorescence, in Workshop on Material Appearance Modeling, R. Klein und H. Rushmeier, Hrsg., The Eurographics Association, 2020, ISBN: 978-3-03868-108-3
L. König, A. Jung und C. Dachsbacher
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Spectral Mollification for Bidirectional Fluorescence, Computer Graphics Forum, 2020, ISSN: 1467-8659
A. Jung, J. Hanika und C. Dachsbacher
