p Na TU Wien (Viena), redes neurais foram desenvolvidas para tornar muito mais fácil criar imagens fotorrealísticas de uma ampla variedade de materiais. p Para que as imagens geradas por computador pareçam realistas, materiais diferentes devem ser apresentados de maneira diferente:o brilho metálico de uma moeda é bem diferente do brilho opaco de uma placa de madeira ou da pele ligeiramente transparente de uma uva. Simular exatamente esses efeitos materiais geralmente requer muita experiência e paciência. Muitos parâmetros diferentes precisam ser ajustados com cuidado, então o computador demora um pouco para calcular a imagem correspondente, e então o mesmo procedimento é repetido, até que o resultado seja totalmente satisfatório.

p Na TU Wien (Viena), novos métodos foram desenvolvidos para tornar esse processo muito mais rápido e fácil. Uma inteligência artificial reconhece os desejos criativos do designer e propõe de forma autônoma imagens de amostra adequadas. Uma rede neural aplica os parâmetros de material selecionados a um objeto de amostra em tempo real. Para aplicações muito diferentes na área de gráficos, este é um grande passo à frente - do design do jogo e animação de filme à visualização arquitetônica.

p Inteligência artificial em vez de raytracing

p "Normalmente, temos que ajustar manualmente até centenas de parâmetros para fazer um objeto parecer fotorrealista, "diz Károly Zsolnai-Fehér do Instituto de Computação Visual e Tecnologia Centrada no Homem da Universidade de Tecnologia de Viena." Se você deseja criar uma imagem que contenha muitos materiais diferentes, encontrar uma solução completamente satisfatória é desafiador e demorado. "

p É por isso que Zsolnai-Fehér, que trabalha na equipe do Prof. Michael Wimmer, usou métodos de inteligência artificial. Para que o computador aprenda a exibir um material específico, diferentes versões de um objeto de amostra são exibidas. Uma pessoa clica na imagem que mais se aproxima do resultado desejado. Depois de algumas rodadas de prática, a inteligência artificial aprendeu as propriedades físicas do material desejado. “Dessa forma o sistema adquire parâmetros que podem ser usados ​​para inserir objetos deste material em qualquer imagem, combinando com qualquer iluminação específica, "explica Michael Wimmer.

p Não só bonita, mas também rápido

p Contudo, não é suficiente para o computador se adaptar rapidamente aos desejos do designer gráfico humano - também é importante que as imagens de visualização em cada rodada de teste sejam exibidas o mais rápido possível. Na maioria dos casos, imagens fotorrealísticas são geradas simulando fisicamente a propagação dos raios de luz com a maior precisão possível. Contudo, com esses métodos baseados na física, a criação de uma imagem de teste leva alguns minutos. Se o software tiver que calcular novas imagens de teste centenas de vezes em busca dos parâmetros ideais, isso logo se torna uma experiência estressante para os humanos envolvidos.

p Portanto, a inteligência artificial também é usada ao gerar as imagens de visualização:além do algoritmo de aprendizado de máquina, que sugere os parâmetros apropriados, Károly Zsolnai-Fehér também desenvolveu uma rede neural, que aplica os respectivos parâmetros de material a um objeto de amostra muito mais rápido do que jamais foi possível com o código de computador padrão. Se necessário, os resultados podem então ser ajustados e refinados de uma forma muito amigável.

p Mesmo materiais complicados, como superfícies refletoras ou telas turvas, não são um problema para as redes neurais. "Nossa abordagem é adequada para iniciantes e profissionais, e espero que encontre ampla aplicação no campo da computação gráfica, "diz Zsolnai-Fehér.

p Chamando a atenção na comunidade gráfica

p Os novos métodos foram apresentados pela primeira vez na maior e mais prestigiada conferência de computação gráfica do mundo, SIGGRAPH, que ocorreu em agosto de 2018. "Os novos métodos de Károly Zsolnai-Fehér, desde então, chamaram a atenção dos profissionais de computação gráfica, "diz o líder do grupo de pesquisa Michael Wimmer." O método é um grande passo à frente para a comunidade gráfica. "Imagens criadas usando a nova nave da rede neural agora até foram escolhidas para a capa do relatório oficial da conferência SIGGRAPH.