Animating ultra-complex voxel scenes through shell deformation

version draft du mémoireInternational audienceVoxel representations have many advantages, such as ordered traversal during rendering and trivial very decent LOD through MIPmap. Special effect companies such Digital Domain or Rhythm&Hues now ex- tensively use voxels engines, for semi-transparent objects such as clouds, avalanches, tornado or explosions, but also for complex solid objects. Several gaming companies are also looking into voxel engines to deal with ever more complex scenes but the main problem when dealing with voxel representations is the amount of data that has to be manipulated. This amount usually prevents animating in real time. To solve these is- sues, ARTIS team developed the Gigavoxels framework: a very powerful voxel engine based on GPU ray-casting, with advanced memory man- agement, so that very complex scenes can be rendered in real-time. The purpose of the TER was to develop a solution for animating voxel objects in real-time, implement it and eventually integrate it to the Gigavoxels framework

Gigavoxels: ray-guided streaming for efficient and detailed voxel rendering

Figure 1: Images show volume data that consist of billions of voxels rendered with our dynamic sparse octree approach. Our algorithm achieves real-time to interactive rates on volumes exceeding the GPU memory capacities by far, tanks to an efficient streaming based on a ray-casting solution. Basically, the volume is only used at the resolution that is needed to produce the final image. Besides the gain in memory and speed, our rendering is inherently anti-aliased. We propose a new approach to efficiently render large volumetric data sets. The system achieves interactive to real-time rendering performance for several billion voxels. Our solution is based on an adaptive data representation depending on the current view and occlusion information, coupled to an efficient ray-casting rendering algorithm. One key element of our method is to guide data production and streaming directly based on information extracted during rendering. Our data structure exploits the fact that in CG scenes, details are often concentrated on the interface between free space and clusters of density and shows that volumetric models might become a valuable alternative as a rendering primitive for real-time applications. In this spirit, we allow a quality/performance trade-off and exploit temporal coherence. We also introduce a mipmapping-like process that allows for an increased display rate and better quality through high quality filtering. To further enrich the data set, we create additional details through a variety of procedural methods. We demonstrate our approach in several scenarios, like the exploration of a 3D scan (8192 3 resolution), of hypertextured meshes (16384 3 virtual resolution), or of a fractal (theoretically infinite resolution). All examples are rendered on current generation hardware at 20-90 fps and respect the limited GPU memory budget. This is the author’s version of the paper. The ultimate version has been published in the I3D 2009 conference proceedings.

Interactive Indirect Illumination Using Voxel Cone Tracing: A Preview

Best poster awardInternational audiencePoster ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games (I3D). Best poster awar

Procedural feature generation for volumetric terrains using voxel grammars

© 2018 Terrain generation is a fundamental requirement of many computer graphics simulations, including computer games, flight simulators and environments in feature films. There has been a considerable amount of research in this domain, which ranges between fully automated and semi-automated methods. Voxel representations of 3D terrains can create rich features that are not found in other forms of terrain generation techniques, such as caves and overhangs. In this article, we introduce a semi-automated method of generating features for volumetric terrains using a rule-based procedural generation system. Features are generated by selecting subsets of a voxel grid as input symbols to a grammar, composed of user-created operators. This results in overhangs and caves generated from a set of simple rules. The feature generation runs on the CPU and the GPU is utilised to extract a robust mesh from the volumetric dataset

Représentation et algorithmes pour l'exploration interactive de volumes procéduraux étendus et détaillés

National audienceLes scènes naturelles sont souvent a la fois très riches en détails et spatialement vastes. Dans ce projet, on s'intéresse notamment a des données volumiques de type nuage, avalanche, écume. L'industrie des effets spéciaux s'appuie sur des solutions logicielles de rendu de gros volumes de voxels, qui ont permis de très beau résultats, mais a très fort coût en temps de calcul et en mémoire. Réciproquement, la puissance des cartes graphiques programmable (GPU) entraine une convergence entre le domaine du temps réel et du rendu réaliste, cependant la mémoire limitée des cartes fait que les données volumiques représentables en temps réel restent faibles (5123 est un maximum). Proposer des structures et algorithmes adaptées au GPU permettant un réel passage a l'échelle, et ainsi, de traiter interactivement ce qui demande actuellement des heures de calcul, est le défi que ce projet cherche a relever. <br

GigaVoxels: Voxels Come Into Play

International audienceno abstrac

Représentation et algorithmes pour l'exploration interactive de volumes procéduraux étendus et détaillés

National audienceLes scènes naturelles sont souvent a la fois très riches en détails et spatialement vastes. Dans ce projet, on s'intéresse notamment a des données volumiques de type nuage, avalanche, écume. L'industrie des effets spéciaux s'appuie sur des solutions logicielles de rendu de gros volumes de voxels, qui ont permis de très beau résultats, mais a très fort coût en temps de calcul et en mémoire. Réciproquement, la puissance des cartes graphiques programmable (GPU) entraine une convergence entre le domaine du temps réel et du rendu réaliste, cependant la mémoire limitée des cartes fait que les données volumiques représentables en temps réel restent faibles (5123 est un maximum). Proposer des structures et algorithmes adaptées au GPU permettant un réel passage a l'échelle, et ainsi, de traiter interactivement ce qui demande actuellement des heures de calcul, est le défi que ce projet cherche a relever. <br

GigaVoxels : un pipeline de rendu basé Voxel pour l'exploration efficace de scènes larges et détaillées

In this thesis, we present a new approach to efficiently render large scenes and detailed objects in real-time. Our approach is based on a new volumetric pre-filtered geometry representation and an associated voxel-based approximate cone tracing that allows an accurate and high performance rendering with high quality filtering of highly detailed geometry. In order to bring this voxel representation as a standard real-time rendering primitive, we propose a new GPU-based approach designed to entirely scale to the rendering of very large volumetric datasets. Our system achieves real-time rendering performance for several billion voxels. Our data structure exploits the fact that in CG scenes, details are often concentrated on the interface between free space and clusters of density and shows that volumetric models might become a valuable alternative as a rendering primitive for real-time applications. In this spirit, we allow a quality/performance trade-off and exploit temporal coherence. Our solution is based on an adaptive hierarchical data representation depending on the current view and occlusion information, coupled to an efficient ray-casting rendering algorithm. We introduce a new GPU cache mechanism providing a very efficient paging of data in video memory and implemented as a very efficient data-parallel process. This cache is coupled with a data production pipeline able to dynamically load or produce voxel data directly on the GPU. One key element of our method is to guide data production and caching in video memory directly based on data requests and usage information emitted directly during rendering. We demonstrate our approach with several applications. We also show how our pre-filtered geometry model and approximate cone tracing can be used to very efficiently achieve blurry effects and real-time indirect lighting.Dans cette thèse, nous présentons une nouvelle approche efficace pour le rendu de scènes vastes et d'objets détaillés en temps réel. Notre approche est basée sur une nouvelle représentation pré-filtrée et volumique de la géométrie et un lancer de cone basé-voxel qui permet un rendu précis et haute performance avec une haute qualité de filtrage de géométries très détaillées. Afin de faire de cette représentation voxel une primitive de rendu standard pour le temps-réel, nous proposons une nouvelle approche basée sur les GPUs conçus entièrement pour passer à l'échelle et supporter ainsi le rendu des volumes de données très volumineux. Notre système permet d'atteindre des performances de rendu en temps réel pour plusieurs milliards de voxels. Notre structure de données exploite le fait que dans les scènes CG, les détails sont souvent concentrées sur l'interface entre l'espace libre et des grappes de densité et montre que les modèles volumétriques pourrait devenir une alternative intéressante en tant que rendu primitif pour les applications temps réel. Dans cet esprit, nous permettons à un compromis entre qualité et performances et exploitons la cohérence temporelle. Notre solution est basée sur une représentation hiérarchiques des données adaptées en fonction de la vue actuelle et les informations d'occlusion, couplé à un algorithme de rendu par lancer de rayons efficace. Nous introduisons un mécanisme de cache pour le GPU offrant une pagination très efficace de données dans la mémoire vidéo et mis en œuvre comme un processus data-parallel très efficace. Ce cache est couplé avec un pipeline de production de données capable de charger dynamiquement des données à partir de la mémoire centrale, ou de produire des voxels directement sur le GPU. Un élément clé de notre méthode est de guider la production des données et la mise en cache en mémoire vidéo directement à partir de demandes de données et d'informations d'utilisation émises directement lors du rendu. Nous démontrons notre approche avec plusieurs applications. Nous montrons aussi comment notre modèle géométrique pré-filtré et notre lancer de cones approximé peuvent être utilisés pour calculer très efficacement divers effets de flou ainsi d'éclairage indirect en temps réel

GigaVoxels : a Voxel-Based Rendering Pipeline For Efficient Exploration Of Large and Detailed Scenes

Dans cette thèse, nous présentons une nouvelle approche efficace pour le rendu de scènes vastes et d'objets détaillés en temps réel. Notre approche est basée sur une nouvelle représentation pré-filtrée et volumique de la géométrie et un lancer de cone basé-voxel qui permet un rendu précis et haute performance avec une haute qualité de filtrage de géométries très détaillées. Afin de faire de cette représentation voxel une primitive de rendu standard pour le temps-réel, nous proposons une nouvelle approche basée sur les GPUs conçus entièrement pour passer à l'échelle et supporter ainsi le rendu des volumes de données très volumineux. Notre système permet d'atteindre des performances de rendu en temps réel pour plusieurs milliards de voxels. Notre structure de données exploite le fait que dans les scènes CG, les détails sont souvent concentrées sur l'interface entre l'espace libre et des grappes de densité et montre que les modèles volumétriques pourrait devenir une alternative intéressante en tant que rendu primitif pour les applications temps réel. Dans cet esprit, nous permettons à un compromis entre qualité et performances et exploitons la cohérence temporelle. Notre solution est basée sur une représentation hiérarchiques des données adaptées en fonction de la vue actuelle et les informations d'occlusion, couplé à un algorithme de rendu par lancer de rayons efficace. Nous introduisons un mécanisme de cache pour le GPU offrant une pagination très efficace de données dans la mémoire vidéo et mis en œuvre comme un processus data-parallel très efficace. Ce cache est couplé avec un pipeline de production de données capable de charger dynamiquement des données à partir de la mémoire centrale, ou de produire des voxels directement sur le GPU. Un élément clé de notre méthode est de guider la production des données et la mise en cache en mémoire vidéo directement à partir de demandes de données et d'informations d'utilisation émises directement lors du rendu. Nous démontrons notre approche avec plusieurs applications. Nous montrons aussi comment notre modèle géométrique pré-filtré et notre lancer de cones approximé peuvent être utilisés pour calculer très efficacement divers effets de flou ainsi d'éclairage indirect en temps réel.In this thesis, we present a new approach to efficiently render large scenes and detailed objects in real-time. Our approach is based on a new volumetric pre-filtered geometry representation and an associated voxel-based approximate cone tracing that allows an accurate and high performance rendering with high quality filtering of highly detailed geometry. In order to bring this voxel representation as a standard real-time rendering primitive, we propose a new GPU-based approach designed to entirely scale to the rendering of very large volumetric datasets. Our system achieves real-time rendering performance for several billion voxels. Our data structure exploits the fact that in CG scenes, details are often concentrated on the interface between free space and clusters of density and shows that volumetric models might become a valuable alternative as a rendering primitive for real-time applications. In this spirit, we allow a quality/performance trade-off and exploit temporal coherence. Our solution is based on an adaptive hierarchical data representation depending on the current view and occlusion information, coupled to an efficient ray-casting rendering algorithm. We introduce a new GPU cache mechanism providing a very efficient paging of data in video memory and implemented as a very efficient data-parallel process. This cache is coupled with a data production pipeline able to dynamically load or produce voxel data directly on the GPU. One key element of our method is to guide data production and caching in video memory directly based on data requests and usage information emitted directly during rendering. We demonstrate our approach with several applications. We also show how our pre-filtered geometry model and approximate cone tracing can be used to very efficiently achieve blurry effects and real-time indirect lighting