Descripción del proyecto
Inteligencia artificial tridimensional con control basado en la física
La creación de contenidos tridimensionales implica procesos complejos, que requieren artistas especializados para crear los modelos tridimensionales y costosos algoritmos para renderizar las imágenes finales. Dichas soluciones se utilizan en sectores como los gemelos digitales, la arquitectura, la realidad virtual, los efectos especiales y muchos otros. La creación tradicional de contenidos tridimensionales utiliza el renderizado basado en la física, que simula el transporte de la luz según las leyes de la física, lo cual garantiza resultados muy precisos y realistas, pero normalmente con un elevado coste computacional. Por el contrario, el renderizado neuronal es una potente solución reciente que utiliza el aprendizaje profundo para generar visuales basados en representaciones aprendidas, pero carece de precisión física y control. El equipo del proyecto NERPHYS, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, propone introducir nuevas representaciones y algoritmos neuronales de renderizado que permitan la creación computacionalmente eficiente de contenidos tridimensionales mejorados con un control basado en la física.
Objetivo
While long restricted to an elite of expert digital artists, 3D content creation has recently been greatly simplified by deep learning. Neural representations of 3D objects have revolutionized real-world capture from photos, while generative models are starting to enable 3D object synthesis from text prompts. These methods use differentiable neural rendering that allows efficient optimization of the powerful and expressive ``soft'' neural representations, but ignores physically-based principles, and thus has no guarantees on accuracy, severely limiting the utility of the resulting content.
Differentiable physically-based rendering on the other hand can produce 3D assets with physics-based parameters, but depends on rigid traditional ``hard'' graphics representations required for light-transport computation, that make optimization much harder and is also costly, limiting applicability.
In NERPHYS we will combine the strengths of both neural and physically-based rendering, lifting their respective limitations by introducing polymorphic 3D representations, i.e. capable of morphing between different states to accommodate both efficient gradient-based optimization and physically-based light transport. By augmenting these representations with corresponding polymorphic differentiable renderers, our methodology will unleash the potential of neural rendering to produce physically-based 3D assets with guarantees on accuracy.
NERPHYS will have ground-breaking impact on 3D content creation, moving beyond today's simplistic plausible imagery, to full physically-based rendering with guarantees on error, enabling the use of powerful neural rendering methods in any application requiring accuracy. Our polymorphic approach will fundamentally change how we reason about scene representations for geometry and appearance,
while our rendering algorithms will provide a new methodology for image synthesis, e.g. for training data generation or visual effects.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
78153 Le Chesnay Cedex
Francia