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科学之艺术,艺术之科学——网络图形学之大观

(2011-08-18 10:19:07)
标签:

中国科技大学

创新人才

网络图形

泊松网格编辑

可视化

科学与艺术

分类: 技术

编者按:自2010年10月启动以来,中科大-微软亚洲研究院创新人才培养实验班已经迎来了两期学生。他们作为从中国科学技术大学的少年班、信息学院、计算机学院、数学学院选拔出的优秀本科生,将在微软亚洲研究院进行为期一学年的培养,接受系统而完备的计算机科学基础教育。其中,前沿科学讲座,是为这个实验班重点推出的一个特别系列——邀请研究院内各个研究领域的资深研究员们为学生们讲述该领域的最新发展和动向,传授自己深刻的研究心得,以帮助同学们开拓视野,深入思考。

科学与艺术,求知与审美,相辅相成,下面请看微软亚洲研究院的网络图形学技术如何将两者有机结合在一起。

科学之艺术,艺术之科学——网络图形学之大观

作者:李亚韬  中科大-微软亚洲研究院创新人才培养实验班学员

 

“图形学里最让我激动的地方是什么?虽然我没有艺术天赋,但是我可以通过科学与技术,导演我自己的电影,创造我自己的艺术作品。”——童欣


本周我们荣幸地请到了微软亚洲研究院网络图形组项目负责人童欣研究员和信息可视化研究组的刘世霞研究员为我们做讲座。讲座的主题是“图形学前沿科技”。众所周知,图形学一直是计算机科学发展中的一个主流分支,设计到很多学科的交叉。同时,工业界的需求、硬件科技的发展也对图形学起到了推动和互相影响的作用。童老师通过几何建模、实时渲染、计算机动画三个方面的实例,为同学们勾勒出了整个图形学领域的轮廓。刘老师则从信息可视化的方向为大家介绍了当前业界的研究成果与发展方向。


首先,童老师为大家展示了一项前沿的建模技术——泊松网格编辑(Poisson Mesh)。所谓网格编辑,意义在于将已有的模型变形或者将多个模型合并。在业界存在很多传统的实现方法,例如Maya中采用取平均值的插值方法做变换与平滑。但是这种传统方法中存在很大的弊病——无法保留模型的外形特征,也就是说,经过扭曲的模型会出现表面破碎失真的情况。

科学之艺术,艺术之科学——网络图形学之大观

图1 泊松网格算法与Maya WIRE算法的对比

从上面的例子可以看出,在Maya的变形操作中,可怜的Bunny头部已经扭曲了,而Poisson Mesh方法中Bunny的头部转动却显得很自然。为什么Poisson方法会有如此神奇的效果呢?这还得从“为什么我们觉得Bunny模型是只兔子”说起。根据我的理解,我们觉得一个模型“像”某种物体,主要是因为其表面起伏符合一种规律——只要给定了关节的方向,人就会推测,说头部肯定有两个眼睛,两个耳朵;眼睛是向下凹陷的,而耳朵是某种具有特征的突起。这种推测和绝对坐标无关,而只关系到从表皮上某一点出发,起伏的变化是什么样的——于是有了如下公式——

科学之艺术,艺术之科学——网络图形学之大观

其中,delta(f) 为表面网格的描述函数的拉普拉斯场,W为“某个场”,整个泊松方程的边界条件自然是拼接处有相同值。

 

“某种场”的选择也是很重要的,在2D的泊松图像编辑中,W可以直接取目标区域的梯度值,从而指导新函数在目标区域按颜色变化量插值;但是在三维空间中,f的描述方法与工具都和二维情况不同,从而W也不能是很Naïve 的函数;讲座结束后,童老师给出了相关的论文名称,使同学们可以更深入地研究该问题。


既然Deformation可以完美的解决,那么拼接自然也不在话下。随后的几个实例十分震撼,也让我在震撼之后对数理方程-》线性系统-》具体问题的解这种模式获得了更强的认同感。


随后,童老师又介绍了材质和光源方面的更多实例,引出了很多有趣的问题,例如如何构建物理模型使水面看起来更真实(其中涉及到大量的物理定律的实现),以及纹理贴图的缺陷和改进方法。童老师的工作组开发的水纹模拟技术得到了大量的应用,甚至在HALO 3中,所有的水纹技术都由童老师他们支持!在以前的电脑游戏中,纹理贴图是个很常见的概念;但是Texture mapping方法存在致命缺陷——忽略了表面的太多特征。例如,表面的凹凸不平的特性,以及半透明特性等等。为了克服这种不足,新的技术出现了,例如以物理方式直接模拟表面的材质(运算量大,但结果真实)、以及预先全方位扫描材质,以至于在给定一个方向与光源后,能够合成出材质在这种条件下的特征。

科学之艺术,艺术之科学——网络图形学之大观

图2 纹理贴图方法的缺陷

实时光线折射运算与实时流体声音合成的Demo也同样让大家惊呼过瘾。童老师强调,图形学是一门应用性很强的学科,但是同时又蕴含着各个学科中的物理数学原理;做图形学,就要善于从别的学科中“偷取”知识再加以应用。


随后,刘老师为我们展示了很多可视化的成果。人们在视觉刺激的辅助下可以以五倍的速度获取信息,刘老师正是抓住了这一突破点,让抽象而不便于整理的信息“看得见”。例如,在“NodeTrix”这个Demo中,关系图的局部性被很好地体现了出来——初始状态下,数据是以节点——边的形式绘制的,用户可以手动选取一些节点,将他们合并为一个邻接矩阵。矩阵的颜色能够轻松地说明一个Cluster的耦合程度有多么紧密。

科学之艺术,艺术之科学——网络图形学之大观

 图3 NodeTrix Demo截图:当节点间的边较多时可以将多个节点合并为一个邻接矩阵来表示

 

在本次讲座中,最能打动我的是童老师如下的陈述——


“图形学里最让我激动的地方是什么?虽然我没有艺术天赋,但是我可以通过科学与技术,导演我自己的电影,创造我自己的艺术作品。”科学之艺术性,艺术之科学性,在图形学中得到了完美的体现。

 

科学之艺术,艺术之科学——网络图形学之大观

童欣博士

微软亚洲研究院网络图形组主任研究员。1993年毕业于浙江大学计算机系,获工学学士学位;1996年获浙江大学计算机系硕士学位;1999年获清华大学计算机系博士学位,同年加入微软亚洲研究院。目前主要从事计算机图形学方面的研究。

 


 

 

 

 

科学之艺术,艺术之科学——网络图形学之大观

刘世霞博士

微软亚洲研究院网络图形组主管研究员,主要研究方向是文本信息可视化分析、社会网络可视化分析、数据可视化及可视化分析。刘世霞先后获得哈尔滨工业大学计算数学硕士学位、清华大学计算机辅助设计与计算机图形博士学位。

 

 

 

 

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