Descriptif
Image synthesis a.k.a. "rendering", is a central theme of 3D computer graphics which combines a set of artificial imaging methods to automatically generate digital images from virtual 3D scene models. Rendering is a transdiscplinary topic located at the interface between computer science, physics, applied mathematics and perception. It is used extensively in the areas of computer-aided design, virtual and augmented reality, visual special effects, digital animation, video games, simulation and architecture.
This course presents the principles, algorithms and techniques of image synthesis. It deals in particular with digital models of shape, appearance, lighting and sensors present in a 3D scene. The rendering equation, as well as standard illumination, shading and reflectance models are presented. Various rendering algorithms based on these models are detailed, including rasterization (projective rendering) and ray tracing. Real-time rendering, GPU programming and hierarchical spatial data structures are also covered. Finally, an opening towards global illumination concludes the course.
This course has a strong practical dimension, where students implement the models and algorithms throughout the quarter, using the C++ language and the OpenGL API (mandatory technical notions are recalled during the course). At the end of the course, students have acquired the ability to develop complete interactive 3D rendering systems as well as a detailed knowledge of the process of light transport simulation and digital image formation from a 3D scene.
All information about the courses can be accessed via this link: http://www.enseignement.polytechnique.fr/informatique/INF584/
Langue du cours : Anglais & Français
Credits ECTS : 4
Objectifs pédagogiques
- Learn the science and techniques of image synthesis
- Put them in practice by writing a complete rendering engine
- Use the engine to implement a research paper
Diplôme(s) concerné(s)
- Echanges PEI
- M1 IGD - Interaction, Graphic and Design
- M2 IGD - Interaction, Graphic and Design
- Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
- M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
- Master 2 Énergie
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI
Linear Algebra, C or C++ Programming, Object-Oriented Programming
Pour les étudiants du diplôme M1 IGD - Interaction, Graphic and Design
Linear Algebra, C or C++ Programming, Object-Oriented Programming
Pour les étudiants du diplôme M2 IGD - Interaction, Graphic and Design
Linear Algebra, C or C++ Programming, Object-Oriented Programming
Pour les étudiants du diplôme Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
Linear Algebra, C or C++ Programming, Object-Oriented Programming
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Linear Algebra, C or C++ Programming, Object-Oriented Programming
Pour les étudiants du diplôme Master 2 Énergie
Linear Algebra, C or C++ Programming, Object-Oriented Programming
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme M2 IGD - Interaction, Graphic and Design
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Master 2 Énergie
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 IGD - Interaction, Graphic and Design
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Programme détaillé
- Introduction
- Rendering Algorithms & Visibility
- Appearance
- Textures
- Shadows
- Spatial Structures
- Global Illumination
- GPU - Graphics Processing Unit
- Global Illumination Approximation