Ce travail est effectué par Jean-David Génevaux
dont je co-encadre la thèse depuis octobre 2011.
L’objectif et l’originalité de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes de modélisation de mondes virtuels avec un haut niveau de détail en s’appuyant sur les techniques de génération procédurale. Les principaux verrous scientifiques et techniques qui sont au centre de ce sujet de recherche sont la génération accélérée de contenu grâce à des méthodes procédurales, le traitement et l’affichage des masses de données géométriques et textures produites en temps réel, et enfin le contrôle utilisateur résultant de la combinaison de modèles génériques paramétrés.
Ces trois axes de recherche complémentaires sont au cœur du projet.
Ce travail est effectué par Houssam Hnaidi
dont j'encadre la thèse (depuis octobre 2006).
Le but est de tirer parti des avantages de deux types de modélisation :
la modélisation auto-similaire (fractale) et la théorie des ondelettes.
Nous sommes parti d'un modèle fractal, les IFS projetés, sur lequel
nous avons greffé une information de détail. Grâce à un formalisme
adapté, l'opération marche dans les deux sens : l'analyse et la
synthèse. L'optimisation du modèle auto-similaire permet
de minimiser l'information de détail nécessaire à la reconstruction
de l'objet. Des résultats ont permis de mettre en évidence l'intérêt
d'une telle méthode pour le transfert et l'amplification
de textures géométriques. Les autres applications envisagées sont
la génération de variétés naturelles ainsi que la compression géométrique.
Ce travail est effectué par Nicolas Maréchal
dont je co-encadre la thèse avec Eric Galin (depuis octobre 2007).
Le but est d'accroître la quantité de détails et la variété dans les scènes complexes naturelles
dans le contexte particulier des jeux vidéo. Cette thèse est effectuée dans le cadre
du projet GENAC 2 en collaboration avec Eden Games et
Widescreen Games.
Le but de ces travaux était d'approximer une courbe donnée
par une liste ordonnée de points. Le résultat escompté est
un descripteur de cette courbe sous forme d'un modèle qui approche
le plus la courbe de départ. Le but est une description compacte
de la courbe qui traduit ses redondances éventuelles.
Le même principe a été appliqué aux surfaces. Les résultats sont moins
convaincants du fait que le nombre de paramètres du modèle est très important
pour décrire des surfaces.