GAMES Webinar 2023 – 265期(全局光照渲染) | 苏复佳(北京大学)，任浩城(浙江大学)

【GAMES Webinar 2023-265期】(绘制专题-全局光照渲染)

报告嘉宾：苏复佳(北京大学)

报告时间：2023年2月23号星期四晚上20:00-20:45（北京时间）

报告题目：基于子空间的概率连接双向路径追踪

报告摘要：

双向路径追踪算法（BDPT）是真实感渲染核心方法之一。BDPT分别追踪光子路和视子路并通过将子路径连接在一起来构成完整的光路，子路径连接的效率对BDPT的性能至关重要。本报告工作提出了路径子空间框架以及基于该框架的两阶段采样和重采样方法，该方法可以最小化蒙特卡洛方法方差的上界并且快速地为视子路径选择合适的光子路径，从而极大地提升BDPT对可见性高度困难的场景的渲染效率。

讲者简介：

苏复佳，北京大学图形与交互技术实验室硕士研究生，导师为李胜研究员。研究方向为计算机图形学，专攻真实感离线渲染中的路径采样理论与方法。针对复杂场景的基于子空间的概率连接渲染算法SPCBPT发表在SIGGRAPH 2022会议，并收录在TOG期刊。

讲者主页：https://github.com/ssufujia

报告嘉宾：任浩城(浙江大学)

报告时间：2023年2月23号星期四晚上20:45-21:15（北京时间）

报告题目：数据驱动的室内场景自动灯光设计

报告摘要：

室内场景的灯光设计一直以来是一个具有挑战性的任务，由于需要考虑到房间结构、家具放置、美学效果等多方面的因素，它往往需要具有相当经验的专业设计师来完成。我们提出了一个数据驱动的室内场景自动灯光设计系统，它可以在场景中自动放置不同类型的光源以生成具有美学考量的照明效果。我们提出的框架利用深度神经网络来从专业设计师的灯光设计结果中隐式的提取与学习灯光设计的准则。为此我们构建了一个包含了6K个专业设计师所设计的三维室内场景的数据集。我们的框架主要包含两个灯光设计的阶段：首先，我们的系统把不同类型的光源逐个放置到室内场景中。其次，我们优化每个光源的发光参数以得到视觉上具有美学考量的光照效果。一系列定性与定量实验表明了我们的系统可以高效的学习到专业设计师的室内灯光设计准则。我们的系统不仅能够取得比当前基于规则的方法更优的结果，而且在多数情况下，能够和专业设计师的灯光设计结果相媲美。

讲者简介：

任浩城，浙江大学CAD&CG国家重点实验室博士研究生，导师为王锐教授和霍宇驰研究员。研究方向为计算机图形学和深度学习，具体包括神经绘制理论和方法、数据驱动的场景合成技术、大规模合成数据集。研究成果发表在ACM Transactions on Graphics，Computer Graphics Forum期刊上。

主持人简介：

徐昆，清华大学计算机系长聘副教授、博导，国家优秀青年基金获得者。研究兴趣包括计算机图形学，真实感绘制和智能媒体计算。在ACM SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on Image Processing等重要会议期刊发表论文30余篇。担任国际期刊The Visual Computer编委 (2019年至今)、Computers & Graphics编委（2020年至今），国际会议Pacific Graphics程序委员会共同主席（2015年）。获国家自然科学奖二等奖一项（排名4），国家科技进步奖二等奖一项（排名4）。获中国计算机学会优秀博士学位论文奖，入选中国科协“青年人才托举工程”。

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