Adaptive und leichtgewichtige bidirektionale Rendering Methoden

• Antragsteller: Dr.-Ing. Pascal Grittmann
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 540768663

Bildsynthese via Monte Carlo Rendering ist eine Kerntechnologie mit vielen Anwendungen in Bereichen wie Unterhaltung, Produktentwicklung oder Architektur. Das Verlangen nach immer schnelleren Berechnungen von Bildern immer komplexerer Szenen steigt dort stetig. In diesem Projekt sollen Methoden entwickelt werden, um diesem Bedarf gerecht zu werden. Insbesondere soll der Nutzen von bidirektionalen Algorithmen erkundet und erweitert werden. Diese sind gut geeignet, schwierige Effekte wie komplexe indirekte Beleuchtung oder Kaustiken zu berechnen. Allerdings werden bidirektionale Methoden in der Praxis nur selten und selektiv eingesetzt. Das liegt insbesondere daran, dass solche Methoden viele Rechenressourcen verschwenden an Effekte oder Szenenregionen, die keine im Bild sichtbaren Verbesserungen erreichen. Deshalb verwenden gängige Praxisanwendungen üblicherweise unidirektionales Path Tracing. Ziel dieses Projektes ist, diese Hindernisse aus dem Weg zu räumen, um den Nutzen von bidirektionalen Methoden in praktischen Anwendungen zu erhöhen. Dazu sollen lern-basierte, adaptive Methoden entwickelt werden, die den bidirektionalen Algorithmus automatisch an die jeweilige Szene anpassen. Dadurch können Rechenressourcen gezielt so eingesetzt werden, dass die Berechnung des Bildes möglichst effizient wird.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen