Pooran Memari est chercheuse CNRS au sein du LIX (Laboratoire d’Informatique de l’Ecole polytechnique) depuis décembre 2016. De 2011 à 2016, elle était affiliée à l’équipe de recherche en Informatique Graphique de Télécom ParisTech. Avant son affectation au CNRS, elle a effectué un postdoc à Caltech (USA), après sa thèse chez Inria Sophia Antipolis en géométrie computationnelle. Elle s’intéresse à la modélisation géométrique et ses applications en informatique graphique, de la génération ou optimisation de maillages avec des garanties géométriques et topologiques, jusqu’à la synthèse de distributions de points pour la création de mondes virtuels.
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« Synthèse de distributions de points / Point Pattern Synthesis »
Résumé
L’utilisation de points pour représenter une image ou une forme 2D est la représentation discrète la plus élémentaire qui découle de notre intuition géométrique. La synthèse de motifs ponctuels fait référence à la génération de tels arrangements de points à partir d’exemples et est motivée par une variété d’applications en informatique graphique, de la génération de textures discrètes à la conception de motifs créatifs, en passant par le placement d’objets, la création de scènes, ainsi que la simplification de la distribution. En s’appuyant sur les récents développements en matière d’analyse et de synthèse statistiques, nous présentons des outils informatiques permettant d’apprendre des distributions à partir d’exemples et de les étendre sur de plus grandes régions, par exemple pour peupler des mondes virtuels d’éléments variés, des rochers à la végétation, soit automatiquement, soit en peignant avec des pinceaux interactifs. Motivés par la conception interactive de textures discrètes, nous visons également des méthodes quasi temps réel pour extraire efficacement les propriétés statistiques d’un modèle d’entrée et l’étendre de manière harmonieuse et sans artefacts visuels à un domaine plus vaste. Dans la liste de critères clés à satisfaire pour les techniques de synthèse de motifs ponctuels, nous aborderons en particulier la gestion des distributions multi-classes et multi-attributs, la reproduction de motifs anisotropes et structurés ainsi que les métriques généralisées adaptées au type de données, qui ouvrent la voie à l’analyse et l’édition efficaces et conviviales de motifs ponctuels.
Jonàs Martínez est chercheur chez Inria (France). Il a obtenu un doctorat de l’Universitat Politècnica de Catalunya en 2013 et a reçu une bourse postdoctorale ERCIM. Ses recherches récentes se situent à l’intersection entre la fabrication additive (AM), la géométrie computationnelle et l’infographie, en mettant l’accent sur l’étude de la géométrie aléatoire avec des applications en AM.
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« Courbes fermées de remplissage d’espace avec contrôle de l’orientation pour l’impression 3D »
Résumé
Nous explorons l’optimisation de courbes fermées de remplissage d’espace sous des objectifs d’orientation. En solidifiant le matériau le long de la courbe fermée, des couches solides d’impressions 3D peuvent être fabriquées en un seul mouvement d’extrusion continu. Le contrôle de l’orientation permet au dépôt de s’aligner avec des directions spécifiques dans différentes zones, ou de produire une distribution localement uniforme d’orientations, modélisant le volume solidifié d’une manière contrôlée avec précision. Notre cadre d’optimisation procède en deux étapes. Tout d’abord, nous posons un problème combinatoire, en optimisant les cycles hamiltoniens dans un graphe spécialement construit. Nous nous appuyons sur un processus d’optimisation stochastique basé sur des opérateurs locaux qui modifient un cycle tout en préservant sa propriété hamiltonienne. Ensuite, nous utilisons le résultat pour initialiser un algorithme d’optimisation géométrique qui améliore la régularité et la couverture uniforme du cycle tout en optimisant davantage les objectifs d’alignement et d’orientation.
« Les challenges du Consortium « 3D pour les Sciences Humaines et Sociales » : des usages et la création à la conservation »
Résumé
Depuis 2014, sous l’égide de l’infrastructure de recherche Huma-Num, le Consortium « 3D pour les Sciences Humaines et Sociales » a pour objectif de fédérer les initiatives autour de la création et des usages de données 3D dans un but de recherche pour ces sciences. Ses travaux s’inscrivent dans la volonté d’une science ouverte et des principes FAIR. Pour cela, il publie des recommandations et met en place des plateformes et des outils, notamment le conservatoire national des données 3D SHS pour la conservation, la diffusion et la publication des données 3D produites. Cela s’accompagne d’un archivage pérenne au sein du CINES par l’usage de formats et de métadonnées validés. Si en 9 ans d’existences, des réalisations importantes ont vu le jour, à l’aube d’une refondation, le consortium a permis aussi de mettre en lumière un certain nombre de questionnements, que cela soit en SHS (usages et documentation), mais aussi en informatique graphique (représentation, acquisition, traitement, apparence, visualisation, …). Plus que jamais les deux domaines scientifiques peuvent bénéficier l’un de l’autre.
David Louapre est un physicien et directeur scientifique d’Ubisoft. Après un doctorat en physique théorique (sur le thème de la gravité quantique), il rejoint l’équipe de mathématiques appliquées de Saint-Gobain Recherche pour travailler sur l’utilisation de l’optimisation combinatoire et de l’apprentissage machine pour améliorer les produits et procédés industriels. Il revient ensuite vers la physique et travaille à différents projets de R&D visant à créer des matériaux plus performants sur le plan thermique, mécanique, chimique… En 2018, il rejoint la direction créative d’Ubisoft pour travailler sur l’utilisation de simulations issues de la science afin de créer de nouveaux concepts de gameplay plus interactifs et plus émergents.
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« Jeux vidéo et simulation de mondes virtuels »
Résumé
Le jeu vidéo est aujourd’hui l’une des plus grosses industries du divertissement, et les budgets de production des grandes franchises rivalisent avec ceux des blockbusters d’Hollywood. Afin de créer des expériences toujours plus immersives, les plus gros studios cherchent en permanence à utiliser les techniques les plus performantes pour améliorer le graphisme, la qualité des animations ou le rendu sonore des mondes virtuels. Mais malgré des représentations toujours plus réalistes, ces mondes virtuels peuvent souvent donner l’impression d’être figés et limités par les faibles capacités d’interaction que l’on peut avoir avec eux. Dans cet exposé, je montrerai en quoi il devient possible d’améliorer l’interactivité et le gameplay des jeux vidéo en prenant inspiration dans différents travaux de recherche scientifique, et en particulier comment l’utilisation de modélisations et de simulations issues de la physique, de la biologie, des sciences sociales… peuvent permettre de créer de nouvelles expériences de gameplay plus émergentes, et laissant une plus grande liberté de création aux joueurs.
Christophe Soum est Principal Scientist à Adobe Clermont-Ferrand. Il est le premier employé d’Allegorithmic fondée en 2003 par Sébastien Deguy à la suite de ses travaux de thèse. De seul employé dans l’entreprise, il s’est retrouvé avec 26 000 collègues, quasiment sans changer de fauteuil : la start-up, devenue grande, étant rachetée par Adobe début 2019. Pendant ces presque 20 ans, il a conçu la suite d’outils de texturing Substance 3D.
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« Textures, Textures Everywhere »
Résumé
Jeux vidéos, VFX et bien sûr design de produit, architecture, packaging: les textures sont de partout. Allegorithmic, devenue la branche 3D d’Adobe, y a beaucoup contribué. Passer de modèles statistiques de nuages, aux textures procédurales a été un premier pas. Les transformer en une suite de produits, adoptés massivement par les artistes, en est un second. Cette présentation est l’occasion de revenir sur ces étapes, cette aventure technique et scientifique, mais aussi de discuter des problématiques et enjeux actuels.
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