Création d'écosystèmes cohérents et animés : Apprentissage efficace à partir de données partielles
Authoring consistent, animated ecosystems : Efficient learning from partial data
Résumé
With recent increases in computing power, virtual worlds are now larger and more complex than ever. As such content becomes widespread in many different media, the expectation of realism has also dramatically increased for the end user.As a result, a large body of work has been accomplished on the modeling and generation of terrains and vegetation, sometimes also considering their interactions. However, animals have received far less attention and are often considered in isolation. Along with a lack of authoring tools, this makes the modeling of ecosystems difficult for artists, who are either limited in their creative freedom or forced to break biological realism.In this thesis, we present new methods suited to the authoring of ecosystems, allowing creative freedom without discarding biological realism. We provide data-centered tools for an efficient authoring, while keeping a low data requirement. By taking advantage of existing biology knowledge, we are able to guarantee both the consistency and quality of the results.We present dedicated methods for precise and intuitive instantiation of static and animated elements. Since static elements, such as vegetation, can exhibit complex interactions, we propose an accurate example-based method to synthesize complex and potentially overlapping arrangements. We apply a similar concept to the authoring of herds of animals, by using photographs or videos as input for example-based synthesis. At a larger scale, we use biological data to formulate a unified pipeline handling the global instantiation and long-term interactions of vegetation and animals. While this model enforces biological consistency, we also provide control by allowing manual editing of the data at any stage of the process.Our methods provide both user control and realism over the entire ecosystem creation pipeline, covering static and dynamic elements, as well as interactions between themselves and their environment. We also cover different scales, from individual placement and movement of elements to management of the entire ecosystem. We validate our results with user studies and comparisons with both real and expert data.
Grâce aux récentes améliorations de puissance de calcul, les mondes virtuels sont maintenant plus vastes et complexes que jamais. Alors que ce type de contenu se généralise dans de nombreux médias, les utilisateurs attendent une expérience de plus en plus réaliste. En conséquence, de nombreuses recherches ont été effectuées sur la modélisation et la génération de terrains et de végétation, et parfois leurs interactions. Néanmoins, les animaux ont reçu moins d'attention et sont souvent étudiés en isolation. Avec le manque d'outils d'édition intuitive, ces problèmes font de la modélisation d'écosystèmes une tâche difficile pour les artistes, qui se retrouvent limités dans leur liberté créative, ou forcés d'ignorer le réalisme biologique.Dans cette thèse, nous présentons des nouvelles méthodes adaptées au design et à l'édition d'écosystèmes virtuels, permettant la liberté créative sans pour autant renoncer à la plausibilité biologique. Notre approche a pour objectif de fournir des outils basés sur des données concrètes pour permettre une édition efficace des écosystèmes, tout en ne nécessitant qu'un nombre peu élevé de données. En incorporant les connaissances existantes sur la biologie à nos modèles, nous sommes capables de garantir à la fois la cohérence et la qualité des résultats.Nous présentons des méthodes dédiées à l'instantiation précise et intuitive d'éléments statiques et animés. Comme les éléments statiques peuvent présenter des interactions complexes, nous proposons une méthode précise, basée sur l'exemple et adaptée aux recouvrements. Nous appliquons un concept similaire à l'édition de troupeaux, en utilisant des photographies ou vidéos comme entrée d'un algorithme de synthèse par l'exemple. À une échelle plus large, nous utilisons des données biologiques pour formuler un processus unifié gérant l'instantiation globale et les interactions de long terme entre la végétation et les animaux. En plus de garantir la cohérence biologique, ce modèle offre un contrôle sur le résultat via l'édition des informations à toute étape.Nos méthodes fournissent contrôle et réalisme durant le processus de création d'écosystèmes, en prenant en compte les éléments statiques et dynamiques, ainsi que leurs interactions à plusieurs échelles. Nous validons nos résultats à l'aide d'études utilisateur, ainsi que des comparaisons avec des données réelles ou d'experts.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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