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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Empowering Neural Rendering Methods with Physically-Based Capabilities

Description du projet

Création 3D pilotée par l’IA avec contrôle basé sur la physique

La création de contenu 3D implique des processus complexes, gérés par des artistes spécialisés pour créer les modèles 3D et de coûteux algorithmes pour le rendu des images finales. Ces solutions sont utilisées dans des domaines tels que les jumeaux numériques, l’architecture, la réalité virtuelle, les effets spéciaux et bien d’autres. La création traditionnelle de contenu 3D fait appel à un rendu basé sur la physique, qui simule le transport de la lumière selon les lois de la physique, garantissant des résultats très précis et réalistes, mais généralement à un coût de calcul très élevé. En revanche, le rendu neuronal est une solution récente et puissante qui s’appuie sur l’apprentissage profond pour générer des images basées sur des représentations apprises, mais qui manque de précision physique et de contrôle. Le projet NERPHYS, financé par le CER, propose de nouvelles représentations et de nouveaux algorithmes de rendu neuronal qui permettent une création informatique efficace de contenu 3D amélioré par un contrôle basé sur la physique.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 2 488 029,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 2 488 029,00

Bénéficiaires (1)

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