Obogatitev 3D upodobitve z globalnim osvetlitvenim modelom z uporabo generativnih nasprotniških nevronskih mrežZmazek, Marko (Avtor) Kohek, Štefan (Mentor) Strnad, Damjan (Komentor) računalniška grafikaosvetlitevgenerativne nasprotniške nevronske mrežePyTorchBlenderV računalniški grafiki je upodabljanje z globalnim osvetlitvenim modelom v realnem času še vedno aktualen izziv. Pri upodabljanju z globalnim osvetlitvenim modelom upodobitev izgleda bolj realistično, saj lahko dodamo učinke, kot sta odboj in lom svetlobe. V magistrskem delu smo implementirali in naučili generativno nasprotniško nevronsko mrežo, da obogati sliko 3D scene z globalnim osvetlitvenim modelom na podlagi slike 3D scene, upodobljene z lokalnim osvetlitvenim modelom, in dodatnih informacij o sceni, ki jih lahko hitro izračunamo že pri uporabi lokalnega osvetlitvenega modela. Ustrezno načrtovana in naučena nevronska mreža lahko na scenah, uporabljenih v fazi učenja, daje rezultate primerljive s klasičnimi metodami upodabljanja z globalnim osvetlitvenim modelom, kot je sledenje potem. Predvsem pa je lahko pri delovanju hitrejša, zato bi se lahko uporabljala za aplikacije v realnem času.[M. Zmazek]20242024-08-07 22:35:07Magistrsko delo/naloga89729UDK: 004.925:004.032.26(043.2)COBISS_ID: 218615555sl