Rendern von Unterteilungsflächen mittels Hardware Tessellierung

Computergenerierte Bilder haben sich längst zu einem festen Bestandteil unseres alltäglichen Lebens entwickelt. Neben Computerspielen und Filmen sind synthetische Bilder auch ein wesentlicher Bestandteil von Illustrationen in Zeitschriften und Plakaten meist ohne, dass wir es bewusst wahrnehmen. Die Qualität erzeugter Bilder hängt dabei maßgeblich von der verwendeten Geometriebeschreibung der zugrunde liegenden 3D Umgebungen ab. Unterteilungsflächen (Subdivision Surfaces) haben sich hierbei aufgrund ihrer besonderen Oberflächeneigenschaften als sehr nützlich erwiesen. Letztendlich haben sich Unterteilungsflächen wegen hochwertiger Resultate speziell in der Filmbrache als absoluter Industriestandard durchgesetzt und kommen heutzutage in nahezu allen Produktionen zum Einsatz. Ein gravierender Nachteil ist allerdings die Komplexität zugrunde liegender Berechnungen, was entsprechend lange Rechenzeiten zur Folge hat. In dieser Dissertation befassen wir uns mit Algorithmen, welche die Auswertung dieser Oberflächen um mehrere Größenordnungen beschleunigen. Dadurch können hochwertige Filminhalte binnen weniger Millisekunden auf handelsüblichen Computern dargestellt werden und somit in Echtzeitanwendungen, wie Spielen, eingesetzt werden. Die Ergebnisse dieser Arbeit wurden unter anderem im Rahmen des OpenSource Projekts OpenSubdiv in Zusammenarbeit mit Pixar Animation Studios veröffentlicht und finden bereits breite Anwendung in der Industrie, wie zum Beispiel in der Modellierungssoftware von Branchenprimus Autodesk (z.B. Maya, Mudbox) und anderer Hersteller. Darüber hinaus werden unsere Algorithmen in Computerspielen wie Call of Duty: Ghosts von Activision verwendet, die dadurch die Oberflächenqualität von Filmen erreichen. Abbildung 1: Unsere Algorithmen ermöglichen es qualitativ hochwertige Filminhalte auf handelsüblichen Computern in Echtzeit darzustellen. Die Abbildung zeigt wie unser adaptiver Unterteilungsalgorithmus das Automodell aus Pixar’s Cars in Echtzeit verarbeitet. Die Grundidee dabei ist es, die Oberfläche falls möglich analytisch auszuwerten und nur dort wo es auch wirklich nötig ist, aufwändige Unterteilungen zu berechnen. Im linken Bild sehen wir die Eingabedaten, welche die Oberfläche definieren. In der Mitte werden die adaptiven Unterteilungen dargestellt (eine Farbe je Unterteilungslevel), und rechts sehen wir das Ergebnisbild. c © Disney/Pixar ∗Englischer Titel der Dissertation: ”Rendering Subdivision Surfaces using Hardware Tessellation” [Nie13]