Symmetry-based Shape Analysis and Modeling

Aktuelle Spielfilme und Computerspiele (wie z.B. Avatar oder Crysis) zeigen eindrucksvoll, dass die Computergrafik einen bemerkenswerten Stand der Technik erreicht hat: Offline-Rendering ist praktisch kaum noch von realen Filmaufnahmen zu unterscheiden und Echtzeit-Rendering kommt dem auch immer näher. Dennoch steht das Feld noch vor großen Herausforderungen: Der wesentliche Engpaß ist heute die Erstellung von Inhalten: Das Kreieren von 3D Modellen ist immer noch eine langwierige Aufgabe, die nicht nur künstlerisches Talent, sondern auch erhebliche technische Fähigkeiten erfordert. Und selbst für hoch qualifizierte und ausgebildete Fachkräfte ist die Modellierung von hochwertigem 3D Material extrem zeitaufwendig. Dies hat dazu geführt, dass 3D Computergrafiken in der Praxis immer noch sehr spärlich verwendet werden. Meistens beschränkt es sich auf große Budgetproduktionen, wie z.B. hochwertige Spiele und Filmprojekte.

Offensichtlich sind bessere Werkzeuge erforderlich, mit denen man schneller hochqualitative Modelle erstellen kann. Da das Gebiet der 3D Modellierung ähnlich ausgereift ist, wie das des 3D Renderings, sind wir der Auffassung, dass ein grundlegend anderer Ansatz erforderlich ist, um eine wesentliche Verbesserung zu erreichen. Wir glauben, dass ein datenbasiertes Vorgehen zur 3D Modellierung ein Ansatz ist, der solches Potential hat: Es existieren bereits große Datenbanken von 3D Modellen (im Internet und In-House, bei Firmen, die auf diesem Gebiet arbeiten). Zusätzlich gibt es umfangreiche Datensätze aus 3D Scans (in diesem Zusammenhang sei z.B. das „Google Street View“-Projekt erwähnt, welches u.a. auch 3D LIDAR Scanner verwendet, um die Geometrie nebst Bildern zu akquirieren, und das von mehr oder weniger mit der Abdeckung fast aller besiedelter Gebiete auf diesem Planeten).

Um solche vorhandenen Daten nutzen und wiederverwenden zu können, müssen wir die bestehende 3D Geometrie analysieren, strukturieren und zu einem gewissen Grad verstehen: Bestandteile, Stil und Kompositionen von vorhandenen Inhalten müssen in einer geeigneten Struktur zugänglich gemacht werden, damit die Schaffung neuer Inhalte wiederverwendet werden kann.

Das Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung neuer Methoden für das Auffinden von Struktur in 3D Formen, die verwendet werden können, um Modellvarianten aus Beispielgeometrie zusammenzustellen. Unser Ansatz besteht aus zwei Teilen: Geometrie-Analyse und Synthese, mit dem Spezialfall der kompakten Speicherung und Visualisierung.

  • Analyse: Unser Analyseansatz basiert auf Symmetrie. Das bedeutet, dass wir Formen für die Redundanz analysieren und Teile erkennen, die innerhalb desselben Inputs wiederholt auftauchen. Die Analyse ergibt einen Satz von Bausteinen, aus dem die Input-Formen aufgebaut sind. Aus deren Anordnung können wir Regeln ableiten, wie diese Bausteine verwendet werden können, um zusammengesetzte Formen aufzubauen.
  • Synthese: In einem zweiten Schritt verwenden wir die vorgefundenen Teile und Regeln, um neue Formen zu erstellen. Hier ist es besonders wichtig, ausdrucksstarke und kontrollierbare formale Modelle zu finden, die die Struktur der Beispielgeometrie erfassen. Auf der algorithmischen Seite benötigen wir effiziente Methoden, die schnell genug sind, um interaktive Bearbeitung und Erstellung von Formen zu unterstützen.
  • Kompression und Visualisierung: Ein starkes, generatives Strukturmodell der 3D Geometrie sollte insbesondere auch in der Lage sein, die Ausgangsdaten kompakt zu kodieren. Deshalb untersuchen wir auch, wie wir unsere Repräsentationen für die Komprimierung und das effiziente Rendering von 3D Modellen, direkt aus komprimierter Darstellung, nutzen können.

 

Projektteam

Projektleiter
Dr. Michael Wand

Co-Projektleiter
Prof. Dr.-Ing. Philipp Slusallek

Projektmitarbeiter
Javor Kalojanov
Chuan Li
Tomas Davidovic