CHS: Small: Inverse Methods for Computer Graphics Material Appearance Design

CHS:小:计算机图形材料外观设计的逆向方法

基本信息

  • 批准号:
    2007283
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 49.89万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-10-01 至 2023-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Material appearance is a critical feature of visual design systems in the service of a wide range of industrial needs, from creating augmented/virtual reality (AR/VR) training environments to designing physical products to specifying the appearance of characters and objects in film and games. Visual accuracy is needed for reliable training, and intuitive tools are needed to minimize the time required to bring new systems online. But while design of the geometry of physical products using computational tools is well-established, an unresolved problem is that the appearance of objects shown in computer design systems cannot reliably be matched in physical production. This project will develop tools for appearance design that create accurate simulations and are easy to use. Project outcomes will have broad impact, by enabling systems to accelerate job training, by making design for manufacture efficient, and by expanding access to production tools.This project will study appearance space to create a new type of material appearance design system. But studying the full range of material appearance is a grand challenge, so rather than attempting to develop a general theory, appearance space will be studied in three contexts: the space of particular material classes; the space of procedural models encoded as node graphs; and the space of physically realizable bi-scale materials. In the context of material classes, image examples of classes of materials (e.g., grass, shiny metals, silk fabric) will be gathered and classified by unsupervised learning techniques to discover the structure of each class and the overlap in appearance classifications. In the context of node graphs used for appearance design, existing graphs for material classes will be collected to find types and structures to drive the design of an automatic system for node graph generation. And in the context of bi-scale material appearance, classes of meso-scale geometries and micro-scale variations will be studied to characterize the range of appearance they can produce. The three studies will be brought together in a system that takes examples of distant and close appearance, along with additional user-supplied class qualifiers, and creates new node types and node graph structures to produces a tunable model for the user to edit as needed.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
材料外观是视觉设计系统的一个重要特征,可以满足各种工业需求,从创建增强/虚拟现实(AR/VR)培训环境到设计物理产品,再到指定电影和游戏中角色和对象的外观。 可靠的培训需要视觉准确性,需要直观的工具来最大限度地减少使新系统上线所需的时间。 但是,虽然使用计算工具的物理产品的几何形状的设计是完善的,一个未解决的问题是,在计算机设计系统中显示的对象的外观不能可靠地匹配在物理生产。 该项目将开发用于外观设计的工具,创建准确的模拟,易于使用。 通过使系统能够加速工作培训,使设计制造效率提高,并扩大生产工具的使用范围,项目成果将产生广泛的影响。本项目将研究外观空间,以创建新型材料外观设计系统。 但是,研究材料外观的全方位是一个巨大的挑战,而不是试图发展一个一般的理论,外观空间将在三个方面进行研究:空间的特定材料类;空间的程序模型编码为节点图;和空间的物理可实现的双尺度材料。 在材料类别的上下文中,材料类别的图像示例(例如,草,闪亮的金属,丝绸织物)将被收集起来,并通过无监督学习技术进行分类,以发现每个类别的结构和外观分类中的重叠。 在用于外观设计的节点图的上下文中,将收集材料类的现有图,以找到类型和结构,从而驱动节点图生成自动系统的设计。 在双尺度材料外观的背景下,将研究介观尺度几何形状和微观尺度变化的类别,以表征它们可以产生的外观范围。 这三项研究将汇集在一个系统中,该系统采用远距离和近距离的外观,沿着额外的用户提供的类限定符,并创建新的节点类型和节点图结构,以产生可调模型,供用户根据需要进行编辑。该奖项反映了NSF的法定使命,并被认为值得通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估来支持。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Learning-Based Inverse Bi-Scale Material Fitting from Tabular BRDFs
基于表格 BRDF 的基于学习的逆双尺度材料拟合
Controlling Material Appearance by Examples
  • DOI:
    10.1111/cgf.14591
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Yiwei Hu;Miloš Hašan;Paul Guerrero;H. Rushmeier;V. Deschaintre
  • 通讯作者:
    Yiwei Hu;Miloš Hašan;Paul Guerrero;H. Rushmeier;V. Deschaintre
A Low-Dimensional Perceptual Space for Intuitive BRDF Editing
用于直观 BRDF 编辑的低维感知空间
An Inverse Procedural Modeling Pipeline for SVBRDF Maps
SVBRDF 地图的逆向过程建模流程
  • DOI:
    10.1145/3502431
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Hu, Yiwei;He, Chengan;Deschaintre, Valentin;Dorsey, Julie;Rushmeier, Holly
  • 通讯作者:
    Rushmeier, Holly
The Role of Subsurface Scattering in Glossiness Perception
  • DOI:
    10.1145/3458438
  • 发表时间:
    2021-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Gigilashvili, Davit;Shi, Weiqi;Rushmeier, Holly
  • 通讯作者:
    Rushmeier, Holly
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Holly Rushmeier其他文献

3D Reconstruction by Shadow Carving: Theory and Practical Evaluation
基于阴影雕刻的三维重建:理论与实践评估
  • DOI:
    10.1007/s11263-006-8323-9
  • 发表时间:
    2006-06-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    9.300
  • 作者:
    Silvio Savarese;Marco Andreetto;Holly Rushmeier;Fausto Bernardini;Pietro Perona
  • 通讯作者:
    Pietro Perona

Holly Rushmeier的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Holly Rushmeier', 18)}}的其他基金

POSE: Phase II: An Open Source Hyperspectral Imaging Ecosystem
POSE:第二阶段:开源高光谱成像生态系统
  • 批准号:
    2303328
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
EAGER: Collaborative Research: Inverse Procedural Material Modeling for Battery Design
EAGER:协作研究:电池设计的逆过程材料建模
  • 批准号:
    1747522
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CGV: Medium: Collaborative Research: A Heterogeneous Inference Framework for 3D Modeling and Rendering of Sites
CGV:媒介:协作研究:用于站点 3D 建模和渲染的异构推理框架
  • 批准号:
    1302267
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
G&V: Medium: Collaborative Research: A Unified Approach to Material Appearance Modeling
G
  • 批准号:
    1064412
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
EAGER: Combining Sketching and Computer Vision Techniques in Cultural Heritage Applications
EAGER:在文化遗产应用中结合素描和计算机视觉技术
  • 批准号:
    0949911
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
MSPA-MCS: Geometric Harmonic Analysis for 3D Digital Content Creation
MSPA-MCS:用于 3D 数字内容创建的几何谐波分析
  • 批准号:
    0528204
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Presidential Young Investigator Awards
总统青年研究员奖
  • 批准号:
    9058389
  • 财政年份:
    1990
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Progressive Refinement Algorithms for Radiant Transfer
辐射传输的渐进细化算法
  • 批准号:
    8909251
  • 财政年份:
    1989
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
  • 批准号:
    32000033
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
  • 批准号:
    31972324
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    58.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
  • 批准号:
    81900988
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
  • 批准号:
    31802058
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
  • 批准号:
    31870821
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    56.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
  • 批准号:
    31772128
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
  • 批准号:
    81704176
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
  • 批准号:
    91640114
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划

相似海外基金

FET/SHF: Small: Reinforcement learning and transformer inspired smart photonics inverse design
FET/SHF:小型:强化学习和变压器启发的智能光子逆设计
  • 批准号:
    2309403
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Inverse Reinforcement Learning for Cognitive Sensing
CIF:小:认知感知的逆强化学习
  • 批准号:
    2312198
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CNS Core: Small: PilotPC: Proactive Inverse Learning of Network Topology for Predictive Communication among Unmanned Vehicles
CNS 核心:小型:PilotPC:用于无人驾驶车辆之间预测通信的网络拓扑主动逆向学习
  • 批准号:
    2204721
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
FET: Small: Methods and Algorithms for microRNA Sensing: Interdependency Discovery and Inverse Problems
FET:小型:microRNA 传感的方法和算法:相互依赖性发现和逆问题
  • 批准号:
    2007807
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Accurate and continual water-level prediction in small rivers using inverse estimation method of rainfall-runoff processes
利用降雨径流过程反演法对小河流水位进行准确连续预测
  • 批准号:
    20H02249
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
CNS Core: Small: PilotPC: Proactive Inverse Learning of Network Topology for Predictive Communication among Unmanned Vehicles
CNS 核心:小型:PilotPC:用于无人驾驶车辆之间预测通信的网络拓扑主动逆向学习
  • 批准号:
    2008784
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Combinatorial Inverse Problems in Distance Geometry
CIF:小:距离几何中的组合反问题
  • 批准号:
    1817577
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Inverse Methods for Parametric Mixture Models
CIF:小:参数混合模型的逆方法
  • 批准号:
    1826519
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
RI: Small: Inverse Rendering by Co-Evolutionary Learning
RI:小:通过共同进化学习进行逆向渲染
  • 批准号:
    1854435
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Model Inverse Nanocluster Catalysts: The Role of Size, Shape and Composition on the Catalytic Activity of Small Metal Oxide Clusters on Metal Surfaces
逆纳米团簇催化剂模型:尺寸、形状和组成对金属表面小金属氧化物团簇催化活性的作用
  • 批准号:
    1664995
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 49.89万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了