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卡内基梅隆大学的研究人员已经开发出一种有效的新方法,可以借用一种计算方法来快速分析复杂的几何模型,从而使逼真的动画电影成为可能。
传感器技术的飞速发展已经产生了大量新的几何信息,从古代建筑遗址的扫描到人体内部器官的扫描。但是分析大量数据,无论是确定建筑物在结构上是否健全,还是氧气如何通过肺部流动,已经成为计算的瓶颈。
计算机科学和机器人学助理教授基南·克兰恩(Keenan Crane)说:“数据已成为一种怪物。”“突然之间,您拥有的数据量超出了您可能分析甚至关心的范围。”
Crane和Rohan Sawhney博士计算机科学系的一名学生正在使用所谓的蒙特卡洛方法来驯服怪物,以模拟粒子,热量和其他事物如何通过复杂形状或在复杂形状内移动。通过此过程,无需将形状精巧地划分为网格-可以计算分析的小几何元素的集合。研究人员将在SIGGRAPH 2020年计算机图形和交互技术会议上介绍他们的方法,该会议将在7月举行。
主要作者Sawhney说:“建立网格是可能出现错误的雷区”。“如果只变形一个元素,它可能会使整个计算中断。对于许多行业来说,消除对网格的需求是非常巨大的。”
对于试图在1990年代创建逼真的动画的电影制片人来说,网格划分也是一个难题。网格划分不仅费力且缓慢,而且结果看起来也不自然。他们的解决方案是通过模拟可能围绕场景反弹的光线来增加过程的随机性。结果是产生了逼真的精美照明,而不是平坦的表面和块状阴影。
同样,Crane和Sawhney在几何分析中也采用了随机性。他们没有通过结构反射光线,而是使用蒙特卡洛方法来想象粒子,流体或热量是如何随机相互作用并在空间中移动的。蒙特卡洛方法最早是在1940年代和1950年代为美国核武器计划开发的,是一类算法,该算法以有序方式使用随机性来产生数值结果。
Crane和Sawhney的工作复兴了一种很少使用的“在球上行走”算法,该算法可以模拟粒子在空间中的漫长而随机的行走,而无需确定每个转弯。取而代之的是,他们计算粒子周围最大的空白区域的大小(例如,在肺中是支气管的宽度),并确定每个球体的直径。然后,程序可以从每个球体上的一个随机点跳到下一个以模拟随机游走。
虽然构建几何空间的网格可能需要一天的时间,但CMU方法允许用户在几秒钟内大致了解解决方案。然后可以通过进行越来越多的随机游走来完善此预览。
索恩尼说:“这意味着不必坐着等待分析完成才能得到最终答案。”“相反,分析是渐进式的,为工程师提供了立即的反馈。这意味着可以花更多的时间进行工作,而将更少的时间花在试图理解分析为何不起作用的墙上。”
Sawhney和Crane正在与行业合作伙伴合作,以扩大可以使用其方法解决的问题的种类。美国国家科学基金会,帕卡德奖学金,斯隆基金会,Autodesk,Adobe,迪士尼和Facebook为这项工作提供了支持。
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