Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur
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Créer, Simuler, Explorer des Univers Naturels sur Ordinateur. Fabrice NEYRET. Evasion - GRAVIR / IMAG - INRIA ( CNRS , INPG, INRIA, UJF ). Créer, Simuler, Explorer des Univers Naturels sur Ordinateur. Fabrice NEYRET.

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Presentation Transcript


Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur

Créer, Simuler, Explorerdes Univers Naturelssur Ordinateur

Fabrice NEYRET

Evasion - GRAVIR / IMAG - INRIA ( CNRS, INPG, INRIA, UJF )


Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur1

Créer, Simuler, Explorerdes Univers Naturelssur Ordinateur

Fabrice NEYRET

Evasion - GRAVIR / IMAG - INRIA ( CNRS, INPG, INRIA, UJF )


Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur

  • Forêts:AM, FC,PhD

  • Rivières:NP,CD,AP,FR, Qizhi Yu

  • Océan:DH

  • Avalanches:DH,FB,MR

  • Nuages:Antoine Bouthors, SL

  • Fumée:AA

  • Flownoise:KP, AA2

  • Textures, repr alt, GPU:SL

  • Plis, morphogénèse:JC

    Collabs: Vertigo, Prodige, Revpe, NatSim


Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur

  • Qui sommes-nous ?

  • D’où venons-nous ?

  • Où allons-nous ?

  • ( Y a-t-il une vie après CG ? / après la radiosité ? )

  • ( quand est-ce qu’on code ? )


Qu est ce que la recherche en synth se d images

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?


Qu est ce que la recherche en synth se d images1

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )


Qu est ce que la recherche en synth se d images2

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )

    • Contour flou: assemblée de disciplines

    • Plusieurs angles/buts pour un problème

    • Focus: application ultime


Qu est ce que la recherche en synth se d images3

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )

    • Contour flou: assemblée de disciplines

    • Plusieurs angles/buts pour un problème

    • Focus: application ultime

  • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ?

    ( industrie CG, «science pure», autres sciences)


Qu est ce que la recherche en synth se d images4

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )

    • Contour flou: assemblée de disciplines

    • Plusieurs angles/buts pour un problème

    • Focus: application ultime

  • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ?

    ( industrie CG, «science pure», autres sciences)

    • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes !

    • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem»

    • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)


Qu est ce que la recherche en synth se d images5

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

Poser un problème(étude ou article)

  • Motivation du problème(qu’est-ce qu’on cherche, et pourquoi ?)

    Idem que but finaliste (appli) ou constructif (outils fondam.)

  • Formaliser données/connaissances

  • Formaliser hypothèses (raisonnées), Objectifs(cahier des charges),Critères

  • Contrib: Idée de l’approche (algo & repr.)

  • L’article:

    • Quel existant, quoi utile, quoi inadapté

    • Votre méthode (choix justifiés et discutés)objectifs sous-pb détails (c/ revue de code!)

    • Validation, les +, les -, perfs, comparaisons

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )

    • Contour flou: assemblée de disciplines

    • Plusieurs angles/buts pour un problème

    • Focus: application ultime

  • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ?

    ( industrie CG, «science pure», autres sciences)

    • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes !

    • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem»

    • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)


Qu est ce que la recherche en synth se d images6

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )

    • Contour flou: assemblée de disciplines

    • Plusieurs angles/buts pour un problème

    • Focus: application ultime

  • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ?

    ( industrie CG, «science pure», autres sciences)

    • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes !

    • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem»

    • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)


Qu est ce que la recherche en synth se d images7

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )

    • Contour flou: assemblée de disciplines

    • Plusieurs angles/buts pour un problème

    • Focus: application ultime

  • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ?

    ( industrie CG, «science pure», autres sciences)

    • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes !

    • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem»

    • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)

    • Relation aux autres sciences (prend, donne, boucles)


Qu est ce que la recherche en synth se d images8

Statut des modèles de la physique

«approche ‘physique’, exactitude/rigueur»

  • Il n’existe pas de «modèle exact» en physique

  • «Physique» ≠ local (equa-diff)

  • Local/macro, «rigoureux/empirique»: subjectif !

    • mécaQ  molécules  phys stat  thermodyn  NS  hydraulique/vagues/aérologie

    • mécaQ  champs EM  Huygens  optique géom.   RT/radios/visibilité

  • Hypothèses, conditions, limites

    ex, fluides continus: notion de P,T, V, parcelle (émergence)

  • Conditions limites (bords), paramètresla moitié du problème est mal connue !

  • Pb numériques – pb de la résolution

    • modèles sous-maille: stade recherche

    • sous-res  erreurs qualitatives et quantitatives [SAA00]

  • Outil, inspiration. Mais pas sacraliser. contextualiser!

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )

    • Contour flou: assemblée de disciplines

    • Plusieurs angles pour un problème

    • Focus: application ultime

  • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ?

    ( industrie, «science pure», autres sciences)

    • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes !

    • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem»

    • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)

    • Relation aux autres sciences (prend, donne, boucles)


Qu est ce que la recherche en synth se d images9

Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

  • D’où viennent les participants ?

    ( dans industrie, labos, soumissions )

    • Contour flou: assemblée de disciplines

    • Plusieurs angles/buts pour un problème

    • Focus: application ultime

  • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ?

    ( industrie CG, «science pure», autres sciences)

    • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes !

    • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem»

    • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)

    • Relation aux autres sciences (prend, donne, boucles)


Et moi l dedans

Et moi, là dedans ?

  • Industrie effets spéciaux(TDI,AW)

    • Le graphiste, le spectateur

  • Hacker(projets, assocs)

    • Algo & repr. astucieux, faire l’impossible

  • Maths Applis(DESS/ENST, EDF,FT)

    • Outils théoriques (moitié)

  • Passion des sciences

    • Comment fonctionne la nature ? Les sens ?

  • Cible: graphistes & spectateurs

  • Outil: Représentations

  • Contexte applicatif: Scènes naturelles


Que veulent les graphistes

Que veulent les graphistes ?

  • Spectateur:

    • Veut juste du plausible

    • Mais œil expert

    • Résultat en tout pixel


Que veulent les graphistes1

Que veulent les graphistes ?

  • Graphiste:

    • Super-spectateur

    • Scénario

    • Outil pour s’exprimer: pas boîte noire !


Que veulent les graphistes2

Que veulent les graphistes ?

  • Graphiste:

    • Super-spectateur

    • Scénario

    • Outil pour s’exprimer: pas boîte noire !

      • Utilisable

      • Contrôlable

      • Param intuitifs et prédictibles

      • Espace suffisament riche / pertinent

      • Feedback (rapide)

      • Cette scène, ce plan. tous outils dispo, + a la mano


Que veulent les graphistes3

Que veulent les graphistes ?

  • Graphiste:

    • Super-spectateur

    • Scénario

    • Outil pour s’exprimer: pas boîte noire !

      • Utilisable

      • Contrôlable

      • Param intuitifs et prédictibles

      • Espace suffisament riche / pertinent

      • Feedback (rapide)

      • Cette scène, ce plan. tous outils dispo, + a la mano

    • Aime défis / tenace

    • Extra-terrestre

      • Ce qu’il fait, personne ne le ferait

      • L’observer, ne pas le croire


Et moi l dedans1

Et moi, là dedans ?

  • Industrie effets spéciaux(TDI,AW)

    • Le graphiste, le spectateur

  • Hacker(projets, assocs)

    • Algo & repr. astucieux, faire l’impossible

  • Maths Applis(DESS/ENST, EDF,FT)

    • Outils théoriques (moitié)

  • Passion des sciences

    • Comment fonctionne la nature ? Les sens ?

  • Cible: graphistes & spectateurs

  • Outil: Représentations

  • Contexte applicatif: Scènes naturelles


Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur

  • Forêts:AM, FC,PhD

  • Rivières:NP,CD,AP,FR, Qizhi Yu

  • Océan:DH

  • Avalanches:DH,FB,MR

  • Nuages:Antoine Bouthors, SL

  • Fumée:AA

  • Flownoise:KP, AA2

  • Textures, repr alt, GPU:SL

  • Plis, morphogénèse:JC

    Collabs: Vertigo, Prodige, Revpe, NatSim


Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur

  • Buts:

    • Très grande complexité de détails, scènes vastes

    • Bas coût en calcul et mémoire

    • Haute contrôlabilité

  • Approches:

    • Représentations alternatives

      • Textures volumiques

      • GPU

      • Textures

    • Simulation phénoménologique

      • Forme

      • Anim

      • Rendu

  • Appli: scènes naturelles

    • Paysages (forêt, …)

    • Eau (rivières, ocean, …)

    • Nuages (forme, mouvement, rendu), fumée…

    • Surfaces complexes (écorces, plissements…)


Etudier le r el sc nes ph nom nes naturels

Etudier le réel :scènes & phénomènes naturels

Equation physique vs nature réelle

  • Structuré vs ‘flou’, connu vs bruit & fluctuationsSymétries,régularités,rigidités artificielles

  • Hypothèses clandestines (fléau !)

  • CL: les parois, ces inconnues ! (géom, val paramètres)

  • Phénomènes émergents

  • Simu: résultat change avec résol [PDI-LF02]


Etudier le r el sc nes ph nom nes naturels1

Etudier le réel :scènes & phénomènes naturels

Equation physique vs nature réelle

  • Structuré vs ‘flou’, connu vs bruit & fluctuationsSymétries,régularités,rigidités artificielles

  • Hypothèses clandestines (fléau !)

  • CL: les parois, ces inconnues ! (géom, val paramètres)

  • Phénomènes émergeants

  • Simu: résultat change avec résol [PDI-LF02]

    A.Fournier:partir des images réelles,

    finir par images réelles (inspiration, validation)

  • Visiter, photographier, filmer, toucher, dessiner apprendre à voir, trouver le sens

  • Pb validation subjective


Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur

  • Buts:

    • Très grande complexité de détails, scènes vastes

    • Bas coût en calcul et mémoire

    • Haute contrôlabilité

  • Approches:

    • Représentations alternatives

      • Textures volumiques

      • GPU

      • Textures

    • Simulation phénoménologique

      • Forme

      • Anim

      • Rendu

  • Appli: scènes naturelles

    • Paysages (forêt, …)

    • Eau (rivières, ocean, …)

    • Nuages (forme, mouvement, rendu), fumée…

    • Surfaces complexes (écorces, plissements…)


Repr sentations alternatives

Représentations alternatives

  • Échelles: (≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés

  • Formes, surfaces: notions subjectives !

  • Comment représenter le monde ?

    • Ce qu’on sait / ce qu’on voit (forme, relief…)

    • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85]

    • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage…

    • Découpler (géom / espace texturel)

  • Mes contribs:

     espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])

     texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides


Repr sentations alternatives1

Représentations alternatives

  • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés

  • Formes, surfaces: notions subjectives !

  • Comment représenter le monde ?

    • Ce qu’on sait / ce qu’on voit (forme, relief…)

    • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85]

    • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage…

    • Découpler (géom / espace texturel)

  • Mes contribs:

     espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])

     texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides


Repr sentations alternatives2

Représentations alternatives

  • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés

  • Formes, surfaces: notions subjectives !

  • Comment représenter le monde ?

    • Ce qu’on sait / ce qu’on voit (forme, relief…)

    • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85]

    • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage…

    • Découpler (géom / espace texturel)

  • Mes contribs:

     espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])

     texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides


Repr sentations alternatives3

Représentations alternatives

  • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés

  • Formes, surfaces: notions subjectives !

  • Comment représenter le monde ?

    • Ce qu’on sait / ce qu’on voit(forme, relief…)

    • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85]

    • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage…

    • Découpler (géom / espace texturel)

  • Mes contribs:

     espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])

     texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides


Repr sentations alternatives4

Représentations alternatives

  • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés

  • Formes, surfaces: notions subjectives !

  • Comment représenter le monde ?

    • Ce qu’on sait / ce qu’on voit(forme, relief…)

    • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85]

    • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage…

    • Découpler (géom / espace texturel)

  • Mes contribs:

     espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])

     texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides


Repr sentations alternatives5

Représentations alternatives

  • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés

  • Formes, surfaces: notions subjectives !

  • Comment représenter le monde ?

    • Ce qu’on sait / ce qu’on voit(forme, relief…)

    • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85]

    • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage…

    • Découpler (géom / espace texturel)

  • Mes contribs:

     espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])

     texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides


Repr sentations alternatives6

Représentations alternatives

  • Échelles: (≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés

  • Formes, surfaces: notions subjectives !

  • Comment représenter le monde ?

    • Ce qu’on sait / ce qu’on voit (forme, relief…)

    • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85]

    • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage…

    • Découpler (géom / espace texturel)

  • Mes contribs:

    espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])

     texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides


Simulation ph nom nologique

Simulation phénomènologique

  • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02]

  • Mais connaissances a priori !

    • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes…

  • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. …

    • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible

    • Proche du sens, macroscopique

  • Repr. directe des phénomènes émergents

    • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique )

      • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref

    • Primitive macro

    • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser…

    • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++

  • Couplage avec simulation

  • Mes contribs:

     (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance


Simulation ph nom nologique1

Simulation phénomènologique

  • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02]

  • Mais connaissances a priori !

    • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes…

  • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. …

    • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible

    • Proche du sens, macroscopique

  • Repr. directe des phénomènes émergents

    • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique )

      • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref

    • Primitive macro

    • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser…

    • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++

  • Couplage avec simulation

  • Mes contribs:

     (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance


Simulation ph nom nologique2

Simulation phénomènologique

  • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02]

  • Mais connaissances a priori !

    • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes…

  • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. …

    • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible

    • Proche du sens, macroscopique

  • Repr. directe des phénomènes émergents

    • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique )

      • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref

    • Primitive macro

    • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser…

    • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++

  • Couplage avec simulation

  • Mes contribs:

     (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance


Simulation ph nom nologique3

Simulation phénomènologique

  • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02]

  • Mais connaissances a priori !

    • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes…

  • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. …

    • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible

    • Proche du sens, macroscopique

  • Repr. directe des phénomènes émergents

    • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique )

      • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref

    • Primitive macro

    • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser…

    • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++

  • Couplage avec simulation

  • Mes contribs:

     (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance


Simulation ph nom nologique4

Simulation phénomènologique

  • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02]

  • Mais connaissances a priori !

    • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes…

  • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. …

    • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible

    • Proche du sens, macroscopique

  • Repr. directe des phénomènes émergents

    • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique )

      • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref

    • Primitive macro

    • Il faut revisiter, s’approprier, inventer, généraliser…

    • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++

  • Couplage avec simulation

  • Mes contribs:

     (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance


Simulation ph nom nologique5

Simulation phénomènologique

  • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02]

  • Mais connaissances a priori !

    • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes…

  • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. …

    • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible

    • Proche du sens, macroscopique

  • Repr. directe des phénomènes émergents

    • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique )

      • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref

    • Primitive macro

    • Il faut revisiter, s’approprier, inventer, généraliser…

    • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++

  • Couplage avec simulation

  • Mes contribs:

     (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance


Simulation ph nom nologique6

Simulation phénomènologique

  • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée

  • Mais connaissances a priori !

    • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes…

  • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. …

    • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible

    • Proche du sens, macroscopique

  • Repr. directe des phénomènes émergents

    • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique )

      • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref

    • Primitive macro

    • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser…

    • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++

  • Couplage avec simulation

  • Mes contribs:

     (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance


Points durs r soudre

Points durs à résoudre

  • Graal: explorer paysage, panache fumée…

  • Falaises, spec paysage, simu géologique…

  • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’

  • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels

  • Filtrage texture et geom

  • Qu’est-ce qu’une texture ?

  • Comment exploiter perception ?

  • Générique ou spécifique ?


Points durs r soudre1

Points durs à résoudre

  • Graal: explorer paysage, panache fumée…

  • Falaises, spec paysage, simu géologique…

  • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’

  • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels

  • Filtrage texture et geom

  • Qu’est-ce qu’une texture ?

  • Comment exploiter perception ?

  • Générique ou spécifique ?


Points durs r soudre2

Points durs à résoudre

  • Graal: explorer paysage, panache fumée…

  • Falaises, spec paysage, simu géologique…

  • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’

  • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels

  • Filtrage texture et geom

  • Qu’est-ce qu’une texture ?

  • Comment exploiter perception ?

  • Générique ou spécifique ?


Points durs r soudre3

Points durs à résoudre

Filtrage des textures (interp, MIPmap)

  • Hypothèses clandestines:

    • Linéarité 1:N, courb., visibilité, ombres, param. const

      • pb: micro-géométrie ! Filtrage ultime !

    • Linéarité 2:fragment = lin(texture) , i.e.: text = RGBA

      • pb: textures banalisées (Z,N,…) !

    • Continuité:néglige bords, trous, atlas, tiles

      • pb: indirections !

  • Filtrage de géométrie:

    • Polygones pas antialiasés

    • + en + petits

    • Pas filtrables en amont

       repr alt, transition de modèle

  • Graal: explorer paysage, panache fumée…

  • Falaises, spec paysage, simu géologique…

  • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’

  • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels

  • Filtrage texture et geom

  • Qu’est-ce qu’une texture ?

  • Comment exploiter perception ?

  • Générique ou spécifique ?


Points durs r soudre4

Points durs à résoudre

Filtrage des textures (interp, MIPmap)

  • Hypothèses clandestines:

    • Linéarité 1:N, courb., visibilité, ombres, param. const

      • pb: micro-géométrie ! Filtrage ultime !

    • Linéarité 2:fragment = lin(texture) , i.e.: text = RGBA

      • pb: textures banalisées (Z,N,…) !

    • Continuité:néglige bords, trous, atlas, tiles

      • pb: indirections !

  • Filtrage de géométrie:

    • Polygones pas antialiasés

    • + en + petits

    • Pas filtrables en amont

       repr alt, transition de modèle

  • Graal: explorer paysage, panache fumée…

  • Falaises, spec paysage, simu géologique…

  • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’

  • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels

  • Filtrage texture et geom

  • Qu’est-ce qu’une texture ?

  • Comment exploiter perception ?

  • Générique ou spécifique ?


Points durs r soudre5

Points durs à résoudre

Filtrage des textures (interp, MIPmap)

  • Hypothèses clandestines:

    • Linéarité 1:N, courb., visibilité, ombres, param. const

      • pb: micro-géométrie ! Filtrage ultime !

    • Linéarité 2:fragment = lin(texture) , i.e.: text = RGBA

      • pb: textures banalisées (Z,N,…) !

    • Continuité:néglige bords, trous, atlas, tiles

      • pb: indirections !

  • Filtrage de géométrie:

    • Polygones pas antialiasés

    • + en + petits

    • Pas filtrables en amont

      repr alt, transition de modèle [Kaj85]

  • Graal: explorer paysage, panache fumée…

  • Falaises, spec paysage, simu géologique…

  • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’

  • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels

  • Filtrage texture et geom

  • Qu’est-ce qu’une texture ?

  • Comment exploiter perception ?

  • Générique ou spécifique ?


Points durs r soudre6

Points durs à résoudre

  • Graal: explorer paysage, panache fumée…

  • Falaises, spec paysage, simu géologique…

  • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’

  • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels

  • Filtrage texture et geom

  • Qu’est-ce qu’une texture ?

  • Comment exploiter perception ?

  • Générique ou spécifique ?


R sum conclusion

Résumé / conclusion

  • Qu’est ce qu’on cherche ?

  • Quels critères

    • (graphiste/spectateur)

  • Chasse aux hypothèses clandestines

  • Du bon usage de la physique

  • Commencer par les vraies images, finir par…idem

  • De l’imagination dans les outils:

    • Représentations alternatives (minimalistes/impressionistes)

    • Approches phéno/macro/empiriques


R sum conclusion1

Résumé / conclusion

J’ai pas dit que j’avais tj appliqué 

Beaucoup commencé, peu fini…

Y’a d’la place pour tout le monde

merci aux étudiants !


Cr er simuler explorer des univers naturels sur ordinateur2

Créer, Simuler, Explorerdes Univers Naturelssur Ordinateur

Fabrice NEYRET

Evasion - GRAVIR / IMAG - INRIA ( CNRS, INPG, INRIA, UJF )


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