A Practical Appearance Model for Dynamic Facial Color

SIGGRAPH ASIA 2010 Papers
Rendering
S.Yamashita
Triaxis Co.,Ltd.
Dec.7.2010
採択された論文

A Practical Appearance Model for Dynamic Facial Color
Jorge Jimenez (Universidad de Zaragoza), et al.

A Progressive Error Estimation Framework for Photon
Density Estimation
Toshiya Hachisuka (University of California, San Diego), et al.

Combining Global and Local Lights for High-Rank
Illumination Effects
Tomas Davidovic (Universitat des Saarlandes and Deutsche
Forschungszentrum fur Kunstliche Intelligenz GmbH), et al.

Consistent Normal Interpolation
Alexander Reshetov (Intel), et al.
A Practical Appearance Model for
Dynamic Facial Color
Abstract
顔の肌の色は心理状態(喜怒哀楽など）や
アルコール摂取などで変化する。
 各心理状態の顔の色素（メラニンとヘモグ
ロビン）分布を計測してモデル化した。
 これをもとにskin appearance rigを構築し、
デザイナに使ってもらったら喜ばれた。

Example
Acquisition



非接触SIAScopeを改造して利用
４人の被験者(33歳白人女性,
26・33・35歳の白人男性)
6つの基本心理状態とオプション
で運動とアルコールの影響を測定
Implementation





各心理状態におけるヘモグロビンの分布を無表情状態
Hoからの差分ΔHsとしてあらかじめ計算しておく。。
対象モデルの無表情状態のヘモグロビンの分布マップ
Hnを実測あるいはデザイナが編集して与える。
HoとHnの位置の対応関係をヒストグラムマッチングを利
用して計算。
レンダリングする心理状態に応じたΔHsをHnに適用して
ヘモグロビン分布Hを得る。
Hをもとに実際の色係数を与え、サブサーフェススキャタ
リングモデルでレンダリング。
Result
A Progressive Error Estimation
Framework for Photon Density Estimation
Abstract




プログレッシブフォトンマップ（PPM)のための誤
差推定（EE)フレームワークを考えた。
PPMのようなバイアスのあるレンダリング手法の
ためのEEはこれまであまり研究されていない。
ついでにPPMをスムーズなカーネルで実行でき
るように改良した。
これでPPMの計算を、描画画像が指定した品質
に達した時点で、自動的に終了することができる
ようになった。
Progressive Photon Mapping
(Siggraph Asia 2008)




Step.1 RayTracingで
物体との交点をすべて記録。
交点情報を初期化。
Step.2 PhotonTracingで
一定数のフォトンをトレース
して各交点にフォトン数,
平均光束強度を更新。
Step.3 計算式に従って
領域半径を小さくする
これまでの計算値をもとに
結果を描画する。品質が
足りなければStep.2 に戻る。
Error Estimation Framework




バイアスがないレンダリング手法(Path Tracing, 双方向Path
Tracingなど)は確率的な誤差のみが影響する。
確率的な誤差は分散を調べることで推計できる。
バイアスがあるレンダリング手法(PPM)は確率的誤差Ei以
外にバイアスBiの影響を考慮する必要がある（iはPhoton
Tracingのステージ数)。
複雑な考察と計算の結果以下の結論を得ました。
確率誤差
バイアス
分散値
Result
Combining Global and Local Lights
for High-Rank Illumination Effects
Abstract
光沢のあるオブジェクトを多数含むシーンの
GIを高速に行いたい。
 光伝播を２つの種類、すなわちグローバル
光（Rankが低くて密なもの）とローカル光
（Rankが高くて疎なもの）に分けて計算する
アプローチを考えた。
 VSL手法では困難な局所的な光沢がちゃん
と再現できた上に計算速度もちょっと速い。

Example
Algorithm

画素jの輝度値は、光源からあらゆるパスを経由してそこ
に到達する光束の総和。

ここでfは個々のパスによる貢献

VPLはこれをうまく計算するが局所的にw1が小さくなると
ころでは計算マトリクスのランクが大きくなるのでうまくい
かない。

そこでIをw1とw2=(1-w1)の成分にわけて、I2はランクが高
く疎なマトリクスであることを活かして計算する。
Algorithm (cont’d)
Consistent Normal Interpolation
Abstract

Phoneシェーディングでは法線を線形補間するため、ときど
き反射光が物体の内側に向かう問題がある。

そこで補間法線を、入射光角度が深くなるにつれ、面法線
に近づけるようにPhoneの式を修正してみたらうまくいった。
Algorithm


ポリゴンメッシュの各頂点において、その頂点法線と、頂点に接するポ
リゴンの法線との角度の最大値(αv0)を計算。
以下の式で各αvoを正規化

ポリゴン上の各位置におけるαを上記のαvoを内挿補間してもとめる。
以下の式でγを求める。

以下で反射光方向を計算。

Result