面向三维高清应用的复杂场景建模与渲染技术

3D high-definition (HD) display technologies have been developing rapidly in recent years and becoming mature. In contrast, the production of 3D HD contents suffers from long modeling cycles, slow rendering speed and high production cost. The related techniques are still in the intial stage of development, and are the hot topics for research and new growing points in industry. This project aims at significantly improving the modeling efficiency, rendering quality and performance for highly complex scenes. It conducts researches on modeling and rendering techniques for complex scenes used in 3D HD applications. On the modeling side, we mainly focus on the modeling of large scale complex scenes, solid modeling of object interiors and modeling of dynamic objects. On the rendering side, we focus on a unified algorithm framework that satisfies both game rendering and film rendering requirements under 3D HD environments, as well as the visual effect rendering algorithms based on this framework. The algorithms should be able to support large scale scenes, multiple scene representations and global illumination. Our research is of great theorotical and practical importance in advancing computer graphics. It is also valuable for advancing the 3D HD industry, animation industry, internet game industry and virtual reality applications.

近年来，三维高清显示技术飞速发展，日趋成熟。与此相比，三维高清显示内容的建模周期长、绘制速度慢、制作成本高，相关技术还处于发展的初期阶段，是目前国际上的研究热点和新的产业生长点。本项目以大幅度提高复杂场景的建模效率、渲染质量和速度为目标，开展面向三维高清应用的复杂场景建模与渲染技术研究。在建模技术上，主要研究大规模复杂场景建模、复杂物体内部实体建模和动态时变物体建模，并充分利用GPU来提升各种建模方法的效率。在渲染技术上，主要研究三维高清显示环境下能同时满足游戏绘制和电影渲染需求的统一算法框架，并在该框架下研究能处理大规模场景的、支持多种场景表达和全局光照明效果的各种光影绘制算法。该项目的研究对促进计算机图形学的发展具有重要的理论和实际应用价值，对推动我国3D高清显示产业、动漫产业、网络游戏产业和虚拟现实应用的发展具有重要的意义。

近年来，三维高清显示技术飞速发展，日趋成熟。与此相比，三维高清显示内容的建模周期长、绘制速度慢、制作成本高。在本项目中，我们进行了一系列研究来显著提升复杂场景的建模效率，绘制质量和速度。我们着重研究了基于消费级设备的人、物体和场景的建模方法，以及复杂物体、大尺度场景和矢量图形的GPU绘制方法。.在过去的四年中，我们在图形学顶级期刊ACM Transactions on Graphics发表了19篇论文，在IEEE TVCG上发表了5篇论文。获得了6项国家发明专利和2项美国发明专利。研发的算法和系统在包括迪斯尼、网易在内的多家企业得到应用，推动了3D高清显示产业、动漫产业、网络游戏产业和虚拟现实应用的发展。.项目取得的主要成绩总结如下：.(1) 构建了国际上最大的开放的三维人脸表情数据库，已授权给包括Stanford，MIT，CMU，ETH，MPI，微软和工业光魔等170多机构使用； .(2) 研究了基于单摄像机的三维人脸实时跟踪、重建和动画算法，提出了国际上第一个基于单摄像机的高精度三维人脸实时捕获算法；.(3) 提出了国际上第一个全自动的基于单幅图像输入的三维头发建模算法，并提出了一个三维头发实时仿真算法，在同等质量条件下计算性能比传统头发仿真算法提高三个数量级；.(4) 提出了从单幅RGBD图像中构建高质量三维物体几何模型的方法，研制了国际上首个基于RGBD摄像机的三维物体外观的交互式获取算法和系统；.(5) 研究了大尺度场景的实时三维重建技术，针对RGBD摄像机提出了国际上首个基于在线结构分析的三维场景构建算法；.(6) 研究了大尺度场景的GPU渲染技术，提出了一个基于GPU的外存绘制方法来支持many-lights的绘制框架，绘制效率比传统CPU方法提高一个数量级；.(7) 提出了无偏的光子映射绘制方法，消除了传统光子映射算法中的误差，并且减少了人工设定参数的代价，从而显著提高了光子映射的效率。