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Créer, 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 )

slide3
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

slide4
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 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
slide21
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

slide22
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
slide25
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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