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Synthèse d’images par estimateurs de Monte Carlo spatio-temporels
La création d’images de synthèse ultra-réalistes nécessite des calculs de lumière complexes, souvent trop longs pour les besoins actuels. Les algorithmes récents (tels que ReSTIR) accélèrent le rendu en réutilisant les informations lumineuses d’une image à l’autre, mais ils risquent d’introduire des distorsions visuelles. L’objectif de ce stage est d’analyser les statistiques de ces méthodes pour définir le compromis optimal entre rapidité et précision. Le résultat sera une méthode de rendu plus robuste, validée par son intégration dans un logiciel de synthèse d’images. Ce travail garantira une haute qualité visuelle tout en respectant des contraintes de temps strictes.
Faculty Supervisor:
Guillaume Gilet
Student:
Partner:
Université de Toulouse
Discipline:
Computer science
Sector:
Education
University:
Université de Sherbrooke
Program:
Globalink Research Award
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