Defesa de Proposta de Tese de Doutorado de Alan de Oliveira Silva Lenk, 04/04/2025, 14h, por videoconferência
Link para defesa: https://meet.google.com/xco-vvpg-fuv
Precomputed 3d Gaussian Splatting for Real-Time Global Illumination
Resumo:
Esta tese aborda o desafio fundamental da iluminação global em tempo real, um problema persistente na computação gráfica devido ao alto custo computacional da simulação precisa das interações da luz. Efeitos de iluminação realistas, como reflexos, iluminação indireta e sombras suaves, desempenham um papel crucial na fidelidade visual, mas seu cálculo é inerentemente dispendioso. Para enfrentar esses desafios, esta pesquisa propõe uma representação otimizada da iluminação pré-computada utilizando uma estrutura hierárquica de octree multinível de Gaussian Splattings, permitindo a recuperação adaptativa dos dados com base na relevância espacial. Neste trabalho abordamos o problema inicialmente com a implementação de reflexos, seguida pela introdução de uma versão otimizada adaptada a uma estrutura de octree, além da aplicação de estratégias de poda e compactação para a representação Gaussiana, inspiradas em avanços recentes em modelos de memória eficiente. A próxima etapa da pesquisa consiste em aprimorar o método para suportar iluminação indireta, garantindo sua integração dentro da estrutura proposta. A avaliação de desempenho será realizada por meio de comparações experimentais com técnicas existentes de iluminação global, analisando velocidade de renderização, consumo de memória e escalabilidade.
Abstract:
This thesis addresses the fundamental challenge of real-time global illumination, a problem that has persisted in computer graphics due to the high computational cost of simulating light interactions with accuracy. Realistic lighting effects, such as reflections, indirect illumination, and soft shadows, play a crucial role in achieving visual fidelity, yet their computation is inherently expensive. To address these challenges, this research proposes an optimized representation of precomputed illumination using a hierarchical multilevel octree structure of Gaussian splattings, allowing adaptive data retrieval based on spatial relevance. In this work, we approach the problem initially with the implementation of reflections, followed by the introduction of an optimized version adapted to a structured octree representation, and also by pruning and compression strategies for the Gaussian representation, inspired by recent advancements in memory-efficient models. The next stage of the research consists of improving the method to support indirect illumination, ensuring its integration within the proposed framework. Performance evaluation will be conducted through experimental comparisons with existing global illumination techniques, analyzing rendering speed, memory consumption and scalability.
Banca examinadora:
Prof. Esteban Walter Gonzalez Clua, UFF – Presidente
Prof. Anselmo Antunes Montenegro, UFF
Prof. Manuel Menezes de Oliveira Neto, UFRGS