Ich habe mich dazu überreden lassen, für das Deutschlandradio einen Beitrag über Computergrafik-Trends zu recherchieren und selbst einzusprechen. Erschwerende Bedingungen: Eine Erkältung war gerade dabei, mich meiner Stimme zu berauben. Was erklärt, warum meine Stimme etwas gedämpft klingt.
Wer den Beitrag am Samstag nicht live gehört hat – mein Werk ist auf der Seite „Computer und Kommunikation“ unter der Dachzeile „Sendung vom 17.11.2018“ hinter dem Link „KI in der Computergrafik – Aktuelle Trends bei digitalen Bildern“ zu finden. Er dauert knapp fünf Minuten.
Update: Der Beitrag ist mittlerweile von der Deutschlandradio-Website verschwunden. Deshalb habe ich die Links entfernt.
Weiterführende Links zum Beitrag:
Optimierung von 3D-Modellen: Progressive Parameterizations, SIGGRAPH-Paper von Ligang Liu, Chunyang Ye, Ruiqi Ni und Xiao-Ming Fu. (Das dort verlinkte Video ist auch einen Blick wert.)
Optimierung von 3D-Modellen mit sich überlagernden Oberflächen: Immersion of Self-Intersecting Solids and Surfaces, SIGGRAPH-Paper von Yijing Li und Jernej Barbič (Link tot, ehemals auf http://run.usc.edu/immersion/).
Realistische Klangsynthese aus simulierten 3D-Objekten: Toward Wave-based Sound Synthesis for Computer Animation, SIGGRAPH-Paper von Jui-Hsien Wang, Ante Qu, Timothy R. Langlois und Doug L. James. (Das YouTube-Video verdeutlicht die Ziele und das Erreichte enorm.)
Realistische Reibung für simulierte Kleidung: An Implicit Frictional Contact Solver for Adaptive Cloth Simulation, SIGGRAPH-Paper von Jie Li, Gilles Daviet, Rahul Narain, Florence Bertails-Descoubes, Matthew Overby, George Brown und Laurence Boissieux. (Auch hierzu gibt es ein erleuchtendes YouTube-Video.)
Bildbearbeitung mit nachträglichen editierbaren Parametern: Exposure: A White-Box Photo Post-Processing Framework, SIGGRAPH-Paper von Yuanming Hu, Hao He, Chenxi Xu, Baoyuan Wang und Stephen Lin.
Skizzen per neuronalen Netzen zu Tuschezeichnungen konkretisieren (1): StrokeAggregator: Consolidating Raw Sketches into Artist-Intended Curve Drawings, SIGGRAPH-Paper von Chenxi Liu, Enrique Rosales und Alla Sheffer (plus erklärendes YouTube-Video).
Skizzen per neuronalen Netzen zu Tuschezeichnungen konkretisieren (2): Mastering Sketching, SIGGRAPH-Paer von Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka und Hiroshi Ishikawa – das ist der Ansatz, der auch Tintenzeichnungen zurück zu Skizzen wandelt.
Skizzen per neuronalen Netzen zu Tuschezeichnungen konkretisieren (3): Smart Inker, SIGGRAPH-Paper von Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, Hiroshi Ishikawa (also dieselben Autoren von „Mastering Sketching“). Das YouTube-Video zeigt, wie die Anwendung funktioniert.
Ein virtueller Mensch, der ihm zugeworfene Bälle erkennt und abwehrt: Deep Learning of Biomimetic Sensorimotor Control for Biomechanical Human Animation, SIGGRAPH-Paper von Masaki Nakada, T.Zhao, H.Chen, T.Weiss und D.Terzopoulos. Das YouTube-Video zeigt eindrücklich die einzelnen Lernphasen des etwas gruselig aussehenden virtuellen Menschen.