Path-Space Manifolds für die rauschfreie Lichtsimulation

Die realistische Bildsynthese war immer schon eine wichtige Herausforderung in der Computergraphik und ist von größter Bedeutung für viele Anwendungen, wie z.B. Filmproduktion, Computerspiele, oder Lichtsimulation in der Architektur. Da alle Eindrücke des optischen Systems durch Lichtstrahlen bewirkt werden, wäre eine vollständige Lösung dieses Problems eine Theorie, die die Lichtausbreitung korrekt und vollständig modellieren und simulieren kann. Obwohl es aber schon viel Wissen über die physikalischen Hintergründe dieses Prozesses gibt, bleibt eine effiziente Simulation immer noch eine große Herausforderung mit viel aktueller Forschung auf diesem Gebiet. Das kommt von der hohen Komplexität des Problems: ein einziges Photon, von einer Lichtquelle ausgesandt, kann sehr oft mit vielen verschiedenen Materialien interagieren, bis es auf das menschliche Auge trifft. Aktuelle State-of-the-Art Methoden im photorealistischen Rendering verwenden Monte-Carlo- Integration der Lichtintegration. Im Gegensatz zu traditionellen physikalischen Anwendungen, wo die Lösung aus einem einzigen Monte-Carlo-Prozess kommt, wird bei photorealistischem Rendering ein separater Monte-Carlo-Prozess für jedes einzelne Pixel berechnet, was zu unschönen Bildern führen kann. Wir zeigen dass man, um das zu vermeiden, entweder eine sehr große Zahl an Strahlen pro Pixel berechnen muss (mehrere Hunderttausend), oder Rausch-Filterungsmethoden verwenden muss, die aber im Moment alle noch Nachteile haben. Allerdings haben uns unsere bisherigen Experimente zwei wesentliche Erkenntnisse geliefert, die rauschfreies photorealistisches Rendering ermöglichen werden: Die erste Erkenntnis ist, dass die am schwierigsten zu berechnenden Lichtransportphänomene sich auf einer niedrigdimensionalen Mannigfaltigkeit abspielen, die ausgiebig gesampelt werden kann, sodass man für diese Phänomene rauschfreie Ergebnisse erzielen kann. Die zweite Erkenntnis ist, dass Rauschfilterung ein guter Weg ist, um Rauschen für einfache Lichttransportphänomene zu eliminieren, wie z.B. Beleuchtung von diffusen Oberflächen, die inhärent niedrigfrequent ist. Daher ist es das Ziel dieses Projekts, eine fundamental neue Methode zu entwickeln, die 2 Ansätze kombiniert: (1) ausführliches Sampeln von speziellen Mannigfalktigkeiten im Raum der Lichtpfade, und (2) neue Rauschfilterungsmethoden für den restlichen Pfadraum. Das nutzt die Vorteile beider Methoden und führt zu deutlich besseren Ergebnissen. Dafür werden wir auch ein neues mathematisches Modell für die Quantifizierung aktueller Rauschfilterungsmethoden einführen. Auf konkreterer Ebene wird das Projekt folgende Innovationen im photorealistischen Rendering bringen: (1) Eine Analyse und Visualisierung des Raums der Lichtpfade, um ein besseres Verständnis zu ermöglichen, wie aktuelle Algorithm verbessert werden können, vor allem für schwierige Lichtsituationen. (2) Eine neue Klasse von Algorithmen, die diese schwierigen Lichtsituationen mit einem fundamental neuen Methode lösen wird, sodass die Ergebnisbilder rauschfrei wein werden. Das Ziel ist es, korrekte und gut aussehende Ergebnisse mit nur wenigen Samples zu erzielen. (3) Eine neue Methode, um Rauschfilterungstechniken mit photorealistischen Renderingalgorithmen zu kombinieren.

Die Generierung fotorealistischer Bilder ist ein wichtiger Aspekt in vielen Bereichen, unter anderem in der Filmproduktion und Architekturvisualisierung. Um Bilder von computergenerierten Objekten mit realem Filmmaterial zu mischen, müssen diese künstlichen Objekte so realistisch wie möglich aussehen. Einige Filme sind sogar vollständig computergeneriert und die Bilder müssen glaubwürdig aussehen, um den Zuschauer in die Geschichte eintauchen zu lassen. In der Architektur ist es oft wichtig, vorhersagen zu können, wie ein Raum oder Gebäude aussehen wird, bevor er gebaut wird. Solche Visualisierungen müssen der Realität so nahe wie möglich kommen. All dies kann erreicht werden, indem rechenintensive Simulationen des Lichttransports am Computer durchgeführt werden. In diesem Projekt wurden mehrere Ansätze entwickelt, welche die Effizienz solcher Algorithmen und die Produktivität der Menschen, die sie anwenden, steigern. Auf dem Gebiet der Materialsynthese und -bearbeitung wurden bedeutende Fortschritte erzielt. Physikalisch basierte Materialien zur Erzeugung fotorealistischer Bilder sind oft sehr komplex und weisen viele Parameter auf, die es schwierig machen, das Erscheinungsbild von Objekten genau zu steuern. Die entwickelten Lösungen ermöglichen es Anwendern, schnell riesige Mengen unterschiedlicher Materialien zu synthetisieren sowie solche Materialien mit gängigen bildbasierten Bearbeitungs-Operationen anzupassen. Dies ermöglicht eine schnelle und effiziente Generierung von Materialien, ohne dass die Lichtsimulationen zur Visualisierung in jeder Iteration des Material-Design-Prozesses ausgeführt werden müssen. Weitere Forschungen in diesem Projekt waren darauf ausgerichtet, die Algorithmen selbst effizienter zu machen. Die üblicherweise teuren Simulationen können effizienter gemacht und beschleunigt werden, indem sie so optimiert werden, dass Rechenressourcen nur für wesentliche Teile des Bildes oder der Szene verwendet werden. Wir haben Methoden entwickelt, um bereits vor Beginn der Simulation vorhandene Informationen zu nutzen, um effizient zwischen mehr und weniger wichtigen Regionen zu unterscheiden. Diese Informationen werden dann während der aufwendigen Lichtsimulation verwendet, um deren Effizienz zu steigern. Diese Ansätze ermöglichen es, den Simulationsalgorithmus adaptiv zu steuern, um Rechenressourcen nur für signifikante Bereiche aufzuwenden oder Bildfiltertechniken anzuwenden, um die Bildqualität zu erhöhen, nachdem das Bild berechnet wurde.