20.500.12556/DKUM-89729 Obogatitev 3D upodobitve z globalnim osvetlitvenim modelom z uporabo generativnih nasprotniških nevronskih mrež Enrichment of 3D rendering with a global illumination model using generative adversarial neural networks V 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. In computer graphics, real-time rendering with a global illumination model is still a challenge. Rendering with a global illumination model makes the render look more realistic, as effects such as light reflection and refraction can be added. In this master thesis, we implemented and trained a generative adversarial neural network to enrich an image of a 3D scene with a global illumination model based on an image of a 3D scene rendered with a local illumination model and additional scene information, which can already be quickly computed when using the local illumination model. A properly designed and trained neural network can give us results comparable to classical global illumination model rendering methods, such as path tracing, on the scenes used in the learning phase. Above all, this approach can be faster and could therefore be used for real-time applications. računalniška grafika osvetlitev generativne nasprotniške nevronske mreže PyTorch Blender computer graphics illumination generative adversarial neural networks PyTorch Blender true true false [M. Zmazek] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2024-08-07 22:35:07 2024-09-19 16:06:13 2024-12-11 13:34:17 0000-00-00 00:00:00 2024 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.925:004.032.26(043.2) 218615555 MAG_Zmazek_Marko_2024.pdf MAG_Zmazek_Marko_2024.pdf 1 18A9B6A38FBCBD66C1B5362C1F5D546E c4fcc5cc9d2c4d7ea429477cd763bd78481279d26b4e18bdfac2a35df57f4eae 1400462b-54fe-11ef-b534-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=182134 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0