Exploiting Coherence and Data-driven Models for Real-time Global Illumination
Notice bibliographique
Résumé
Realistic computer generated images are computed by combining geometric effects, reflectance models for several captured and phenomenological materials, and real-world lighting according to mathematical models of physical light transport. Several important lighting phenomena should be considered when targeting realistic image simulation.\n\nA combination of soft and hard shadows, which arise from the interaction of surface and light geometries, provide necessary shape perception cues for a viewer. A wide variety of realistic materials, from physically-captured reflectance datasets to empirically designed mathematical models, modulate the virtual surface appearances in a manner that can further dissuade a viewer from considering the possibility of computational image synthesis over that of reality. Lastly, in many important cases, light reflects off many different surfaces before entering the eye. These secondary effects can be critical in grounding the viewer in a virtual world, since the human visual system is adapted to the physical world, where such effects are constantly in play.\n\nSimulating each of these effects is challenging due to their individual underlying complexity. The net complexity is compounded when several effects are combined. This thesis will investigate real-time approaches for simulating these effects under stringent performance and memory constraints, and with varying degrees of interactivity.\n\nIn order to make these computations tractable given these added constraints, I will use data and signal analysis techniques to identify predictable patterns in the different spatial and angular signals used during image synthesis. The results of this analysis will be exploited with several analytic and data-driven mathematical models that are both efficient, and yield accurate approximations with predictable and controllable error.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».