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自然物の物理シミュレーションおよび大域照明を考慮した写実的レンダリング

考虑到自然物体的物理模拟和全局照明的真实感渲染

基本信息

批准号：
08J07968
负责人：
楽詠コウ
金额：
$ 0.77万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2009
项目状态：
已结题

项目摘要

昨年度中は、主として二つのテーマに取り組んだ。一つは、降雨を伴う雲のビジュアルシミュレーションであり、もう一つは、関与媒質の写実的なレンダリングである。これらについて、順次説明する。屋外シーンの写実的な表現では、時刻や気象条件に伴って変化する空のアニメーションが重要である。こうした変化に富む空を表現には、前線などにおける雨雲の形成及び降雨に伴う雲のシミュレーションが重要である。CG分野の従来研究では、雨雲形成や降雨を考慮していないので、我々は降雨までシミュレーションできる物理モデルを、気象学や雲物理の分野から導入することを試みた。雲微物理に基づいて雲を構成する水滴粒子の変化を追跡することにより、空間中の水滴の個数や半径の分布を求めることができる。これによって、前線断面における雲の生成過程及び降雨を模擬することができた。次に得られた水滴分布をもとに写実的な可視化を行うため、我々はモンテカルロ法に基づいて、光の多重散乱を考慮したレンダリングを試みた。しかし、従来の計算手法では、空のように規模が大きく、また大気と雲のように媒質の密度が大きく異なるシーンをレンダリングする場合、計算に要する時間が実用的でない。これに対して、我々はWoodcock trackingと呼ばれる手法を拡張して、300倍以上の高速化を達成した。我々の手法では、空間を媒質の分布に応じて自動的にアダプティブに分割し、媒質の密度分布に応じてサンプリングの密度を適応させることで高速化を図る。なお、我々のサンプリング法は統計的に不偏であることが証明できる。我々の手法によって、空のような大規模なシーンの写実的なレンダリングでも、単一のデスクトップPCを用いて一時間程度で計算できるようになった。さらに空のレンダリングに限らず、雲や炎のような一般的な関与媒質のレンダリングにも適用でき、いずれの場合も従来法より高速にレンダリングできる。

In the previous year, と, the main と, て, と, テ, に, に, and the と group んだ were taken. A つは and rainfall をう cloud のビジュアルシミュレーションであり, もう a つは, masato and medium の write be なレンダリングである. Youdaoplaceholder0 れらにれらにてて, in sequence, する. Outside シーンの write be な performance では, moment や気に like conditions with って variations change する empty のアニメーションが important である. こうした - the rich にむ empty を performance には, front などにおける nimbus の formation and びに with rainfall う cloud のシミュレーションが important である. CG eset の従 to study では, rain clouds form や rainfall を consider していないので, I 々は rainfall までシミュレーションできる physical モデルを, 気 learn や cloud physics の eset から import することを try みた. Cloud micro physical に base づいをて cloud するの water particles - the を tracing することによりの water droplets in the space, のや radius distribution をの number o めることができる. <s:1> れによって, the process of における cloud <s:1> formation at the frontline section and び rainfall を simulation するとがでとがでとがでたたた. Time に have られた droplets distribution をもとに line write be な visualization をうため, I 々はモンテカルにロ method base づいて, multiple scattered light のを consider したレンダリングを try みた. しかし, 従の method では, empty のように large scale がきく, また big 気と cloud のように medium density がの big きく different なるシーンをレンダリングする occasions, calculating にすがる time be used でない. これにし seaborne て, I 々は Woodcock tracking と shout ばれる gimmick を company, zhang して high speed, more than 300 times のを reached した. I 々の gimmick ではを medium, space distribution にの応じて automatic にアダプティブにのし, medium density distribution に応じてサンプリングの density を optimum 応させること high speed でを図る. なお, I 々のサンプリング method は statistics に unbiased であることが prove できる. I 々の gimmick によって, empty のような large-scale なシーンの write be なレンダリングでも, 単のデスクトップ PC を with いでて time degree calculation できるようになった. さらに empty のレンダリングに limit らず, cloud や inflammation のような general な masato and medium のレンダリングにも applicable でき, いずれの occasions も従 to method より high-speed にレンダリングできる.