Peinture de lumière incidente dans des scènes 3D
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Le design d'éclairage est une tâche qui est normalement faite manuellement, où les artistes doivent manipuler les paramètres de plusieurs sources de lumière pour obtenir le résultat désiré. Cette tâche est difficile, car elle n'est pas intuitive. Il existe déjà plusieurs systèmes permettant de dessiner directement sur les objets afin de positionner ou modifier des sources de lumière. Malheureusement, ces systèmes ont plusieurs limitations telles qu'ils ne considèrent que l'illumination locale, la caméra est fixe, etc. Dans ces deux cas, ceci représente une limitation par rapport à l'exactitude ou la versatilité de ces systèmes. L'illumination globale est importante, car elle ajoute énormément au réalisme d'une scène en capturant toutes les interréflexions de la lumière sur les surfaces. Ceci implique que les sources de lumière peuvent avoir de l'influence sur des surfaces qui ne sont pas directement exposées.\n\nDans ce mémoire, on se consacre à un sous-problème du design de l'éclairage: la sélection et la manipulation de l'intensité de sources de lumière. Nous présentons deux systèmes permettant de peindre sur des objets dans une scène 3D des intentions de lumière incidente afin de modifier l'illumination de la surface. De ces coups de pinceau, le système trouve automatiquement les sources de lumière qui devront être modifiées et change leur intensité pour effectuer les changements désirés. La nouveauté repose sur la gestion de l'illumination globale, des surfaces transparentes et des milieux participatifs et sur le fait que la caméra n'est pas fixe. On présente également différentes stratégies de sélection de modifications des sources de lumière.\n\nLe premier système utilise une carte d'environnement comme représentation intermédiaire de l'environnement autour des objets. Le deuxième système sauvegarde l'information de l'environnement pour chaque sommet de chaque objet.
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.
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 | 0,001 | 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 découle