Multiple Importance Sampling für Path Guiding

• Antragsteller: Dr.-Ing. Pascal Grittmann
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 563229620

Eine Vielzahl von Anwendungen basiert auf Lichttransportsimulationen in virtuellen Szenen. Dazu gehören unter anderem Produkt- und Architekturvisualisierungen, Videospiele, und visuelle Effekte in Filmen. Der Bedarf nach schnelleren und robusteren Verfahren zur Berechnung von Bildern solcher virtueller Szenen ist bei weitem noch nicht gedeckt. Eine vielversprechende Forschungsrichtung hierfür sind adaptive Verfahren, sogenannte "Path Guiding" Methoden, wobei der Algorithmus automatisch an die aktuelle Szene angepasst wird. Damit diese robust und generisch genug sein können, wird darüber hinaus eine weitere essentielle Zutat benötigt: Multiple Importance Sampling (MIS). MIS erlaubt es, robuste Algorithmen aufzubauen indem mehrere einzelne Methoden zu einer Komplettlösung kombiniert werden. Während Path Guiding Verfahren an sich recht gut erforscht sind, ist der Nutzen von MIS in diesem Kontext noch mit vielen offenen Fragen verbunden. Ziel dieses Projektes ist daher genau dieser Aspekt: Wie können Path Guiding Methoden den maximalen Vorteil aus MIS herausziehen? Dies umfasst insbesondere die automatische, optimale Verteilung der Rechenzeit auf die verschiedenen Teilmethoden und die ganzheitliche Optimierung, bei der schädliche Redundanzen vermieden werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen