GAMES Webinar 2023 – 268期(复杂材质建模) | 邓僖(康奈尔大学)，朱君秋(加州大学圣巴巴拉分校)
【GAMES Webinar 2023-268期】(绘制专题-复杂材质建模)
报告嘉宾：邓僖(康奈尔大学)
报告时间：2023年3月16号星期四上午10:00-10:45（北京时间）
报告题目：用可微分渲染重建半透明物体
报告摘要：
近年来可微分渲染的发展使我们可以计算像素值关于物体参数的导数，因此可以利用简单的随机梯度下降算法进行三维重建。本次工作将 BSSRDF （Bidirectional Scattering Surface Reflectance Distribution Function）模型拓展到路径空间中，并用路径空间可微分渲染理论计算路径积分关于BSSRDF参数的导数，从而成功地从照片重建半透明物体。在这个过程中，我们发现，由于渲染所得的值是蒙特卡洛估计，并且在含有粗糙表面和表面下散射现象的问题中，渲染方差是关于表面材质参数、参与介质参数的函数，而大部分损失函数都不是这个方差的线性映射，使得损失函数关于参数的导数中包含上了该方差对优化参数的导数，因此，在渲染采样数较小的情况下，优化参数的值很可能向减小方差的参数值收敛，而非向正确的参数值收敛，故此，大部分损失函数都不适用于逆渲染问题下的随机梯度下降算法。针对本问题，我们设计了一个零协方差的损失函数，使得我们在迭代优化的过程中可以用很低的采样率进行渲染，并且保证优化的参数值向正确的值收敛。
讲者简介：
邓僖 康奈尔大学 博士生，博士导师 Dr. Steve Marschner; 硕士毕业于达特茅斯学院，硕士导师Dr. Wojciech Jarosz；本科毕业于南京航空航天大学计算机学院。研究包括基于物理的渲染（Physically-based Rendering），蒙特卡洛采样（Monte Carlo Sampling），基于可微分渲染（Differentiable Rendering）的逆渲染（Inverse Rendering）。论文主要发表在TOG, SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia上。曾在Disney Research, Zurich, Adobe Research, Nvidia Research 实习，获得奖学金有Booking.com Fellowship, Adobe Research Fellowship。
报告嘉宾：朱君秋(加州大学圣巴巴拉分校)
报告时间：2023年3月16号星期四上午10:45-11:10（北京时间）
报告题目：一种实用的多层级细节动物毛发渲染方法
报告摘要：
动物毛发渲染的真实性会极大地影响渲染图像的真实感，但同时也带来了巨大的挑战。为准确模拟毛发之间的光的多次散射，研究人员已经做了大量研究工作。但是由于毛发的数量通常非常多，计算量仍然非常大。本工作旨在在保持毛发外观的真实性的同时减少毛发的数量加速渲染。我们提出了一种 aggregated 毛发外观模型，即使用一个粗圆柱体来准确描述一束毛发的光学特征，包括单次散射和光在它们之间的多次散射。为了获取 aggregated 毛发模型的参数，研究人员使用了一个轻量级的神经网络将单根毛发的光学属性映射到 aggregated 毛发模型中的属性。最后，我们提出了一个实用的启发式算法，该算法可动态地简化毛发，根据光线的不同散射次数对动物毛发进行不同程度的简化，从而实现对动物毛发多层级细节的渲染。我们的方法实现了与未简化结果几乎相同的效果，但渲染速度却可以加快3.8倍至13.5倍。
讲者简介：
朱君秋，加州大学圣巴巴拉分校博士后，其导师是闫令琪教授。她于2022年在山东大学获得博士学位，导师是孟祥旭教授，并由王璐教授，徐延宁教授和闫令琪教授共同指导。她的研究方向是真实感渲染，主要研究方向为复杂材质外观建模与渲染。
主持人简介：
王贝贝，南京理工大学，副教授。研究方向为计算机图形学渲染方向，研究主题聚焦于材质建模和高效渲染方法等。分别于2009年和2014年在山东大学获得学士和博士学位，曾在INRIA从事博士后研究。 目前已在计算机图形学领域主流期刊和会议上发表学术论文30余篇。主持国家自然科学基金（青年和面上项目）、科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目子课题、省部级科研项目和公司的研发项目。作为骨干参与Disney游戏Infinity 3的研发，亮片材质实时渲染应用于迪士尼游戏。担任SIGGRAPH 2023程序委员会委员、GAMES常务执行委员、中国图象图形学报青年编委。入选2020年中国图学学会“青年托举”计划。个人主页：https://wangningbei.github.io。
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