[연구] 이성길 교수 컴퓨터그래픽스연구실(CGLab), ACM SIGGRAPH 2023 논문 게재 승인
- 소프트웨어융합대학
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- 2023-05-25
컴퓨터그래픽스연구실(CGLab; 지도교수 이성길) 김장훈 석사과정(소프트웨어학과)의 논문 "Potentially Visible Hidden-Volume Rendering for Multi-View Warping"이 ACM SIGGRAPH 2023에 게재 승인(Accept)되었고, 2023년 8월 미국 LA에서 발표될 예정입니다. ACM SIGGRAPH은 컴퓨터그래픽스 분야 최우수 학회이며, 본 논문은 Journal Track과 Conference Track 중 Journal Track에 게재 승인되었고, ACM Trasactions on Graphics, Volume 42, No. 4의 special issue에 7월 출간될 예정입니다.
본 논문은 Real-Time GPU Rendering에서 유효한 가시도(visibility) 검출에 관한 내용으로, 동일한 픽셀 위치에서 시점이 달라질 때의 새로운 view를 생성하기 위해 필요한 정보만을 효과적으로 modeling하고 추출하는 기하적인 GPU 알고리즘을 제안합니다. 이러한 가시도 model인 PVHV(Potentially Visible Hidden Volume)에 기반하여 새로운 다수 시점의 이미지를 효율적으로 합성할 수 있음을 보이는 내용입니다. 이러한 시점 합성(Novel View Synthesis)은 최근 Compute Vision에서도 Neural Radiance Fields (NeRFs)를 필두로 활발히 연구가 되고 있는 연구 주제입니다.
Abstract
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This paper presents the model and rendering algorithm of Potentially Visible Hidden Volumes (PVHVs) for multi-view image warping. PVHVs are 3D volumes that are occluded at a known source view, but potentially visible at novel views. Given a bound of novel views, we define PVHVs using the edges of foreground fragments from the known view and the bound of novel views. PVHVs can be used to batch-test the visibilities of source fragments without iterating individual novel views in multi-fragment rendering, and thereby, cull redundant fragments prior to warping. We realize the model of PVHVs in Depth Peeling (DP). Our Effective Depth Peeling (EDP) can reduce the number of completely hidden fragments, capture important fragments early, and reduce warping cost. We demonstrate the benefit of our PVHVs and EDP in terms of memory, quality, and performance in multi-view warping.