Synthese d'effets de deterioration pour un rendu realiste
Notice bibliographique
Résumé
During the last decade, the level of realism expected for synthetic images used in video games, animated movies, or virtual reality systems has increased considerably. To properly replicate real world situations, realistic rendering systems must consider an impressive amount of detail. Among these details, effects produced by aging such as rust or scratches are particularly hard to handle, require a lot of manual work, and adding them is obviously time-consuming. Existing methods addressing this problem, such as physically-based and empirical simulations, are not suitable for artists since they require the manipulation of complex physical parameters, and are not polyvalent since they are often designed for a specific type of aging effect. The main objective of this research project is to provide artists with a versatile framework to generate new aging effects based on an image containing an example of the desired effect. To achieve this, a constrained texture synthesis algorithm has been adapted to such a context to produce new similar effects. From an aging recipe based on local properties, such as accessibility and curvature, the proposed approach allows an artist to define a general pattern characterizing the weathering of an object. Then, this recipe can be applied either to an object to generate one or more similar instances, yet not identical, or to several different objects to produce comparable aging. The last constituent of the project is to alter the previously defined process to make it independent of the sample color provided by the user. The standard approach exploiting RGB channels is replaced by the synthesis of an aging intensity. The system then interprets this intensity using control points defined by the user and a custom shader executed by the application to produce a color to display for each pixel forming the aging effects. The results obtained from the different contributions of this research project are very promising. The proposed approach produces high-quality results, and can greatly improve the realism of synthetic images. The process is very versatile since it works on a wide variety of aging effects and materials. Its use is perfectly suitable for artists and production studios since its parameters are simple and intuitive. Finally, required computation times are minimal and thus fit well in an iterative creation process.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».