Advanced Computer Graphics and VFX: Optimizing Physically-Based Simulation with Machine Learning-Based Methodology

• Computer Graphics, VFX, Physically-based simulation
• Difficulty Intermediate
• 2017-08-13 (일요일) 16:00 - 16:40
• 한국어
• 104
• 박정욱 / leonjwpark
• Photography and recording is not allowed

Description

<개요>

픽사의 영화에서 사용된 고급 그래픽스 기법들, 특히 physically-based simulation을 machine learning기법들을 이용해 최적화하고 개선해나간 발표자의 경험을 전달할 것입니다. 특히 유전 알고리즘, 강화학습을 기반으로 한 방법론이 중점적으로 다뤄질 것이며, 그 프레임워크가 픽사의 visual effects 파이프라인에 통합되는 과정 역시 기초부터 고급 기법들 까지 다뤄질 것 입니다. 청중들은 이번 발표에서, 본 발표 주제에 관해 기술적으로 더욱 깊이 있는 이해를 할 수 있을 것입니다. 뿐만 아니라, 픽사에서 어떻게 예술과 과학이 융합되고 함께 발전해 나갈수 있는지 엔지니어링의 관점에서 함께 고민해 볼 수 있는 시간이 될 것입니다. 이 세션의 난이도는 중급에서 고급사이입니다.

<내용 및 시간 배분>

[10%] 픽사의 기본 테크니컬 파이프라인에 대한 설명

[65%] machine learning 기반의 샷 시뮬레이션 파이프라인 1. Introducing a reinforcement learning framework 'NeuroMan'(Python, C++) 2. Genetic algorithm-based rigid-body destruction activation in Pixar’s Inside Out. 3. Reinforcement learning-based muscle activation framework for Pixar’s The Good Dinosaur 4. High-frequency water simulation Optimization in Pixar’s Piper 5. Genetic algorithm-based agent simulation framework in Cars3 [25%] 최적화 1. C++ 기반의 tool들 과의 연동, 2. Renderman RIS, USD, OpenSubdiv등 픽사에서 제작한 소프트웨어들과의 연동

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