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Deformable Snow Rendering

Rendering von Schneeverformung

  • Accurate snow simulation is key to capture snow's iconic visuals. Intricate methods exist that attempt to grasp snow behaviour in a holistic manner. Computational complexity prevents them from reaching real-time performance. This thesis presents three techniques making use of the GPU that focus on the deformation of a snow surface in real-time. The approaches are examined by their ability to scale with an increasing number of deformation actors and their visual portrayal of snow deformation. The findings indicate that the approaches maintain real-time performance well into several hundred individual deformation actors. However, these approaches each have their individual restrictions handicapping the visual results. An experimental approach is to combine the techniques at reduced deformation actor count to benefit from the detailed, merged deformation pattern.
  • Eine genaue Schneesimulation ist der Schlüssel zur Erfassung der charakteristischen Visualisierung von Schnee. Aufwendige Methoden existieren, die versuchen Schneeverhalten ganzheitlich zu ergreifen. Die Rechenkomplexität dieser Ansätze hindert sie daran, Echtzeitfähigkeit zu erreichen. Diese Arbeit stellt drei Methoden vor, die unter Verwendung der GPU eine echtzeitfähige Deformation einer Schneeoberoberfläche darstellen. Die Ansätze werden hinsichtlich ihrer wahrheitsgetreuen Schneedarstellung untersucht und nach ihrer Fähigkeit, mit einer zunehmenden Anzahl von schneeverformenden Objekten zu skalieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methoden bei mehreren hunderten schneeverformenden Objekten ihre Echtzeitfähigkeit beibehalten. Jedoch benachteiligen die charakteristischen Einschränkungen jener Methoden die visuellen Resultate. Ein experimenteller Ansatz ist es, die Anzahl der schneeverformenden Objekte zu reduzieren und durch Zusammenfügen der Methoden ein genaueres, kombiniertes Verformungsmuster zu erzeugen.

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Metadaten
Verfasserangaben:Artur Wasmut
URN:urn:nbn:de:kola-19285
Gutachter:Stefan Müller, Kevin Keul
Dokumentart:Bachelorarbeit
Sprache:Englisch
Datum der Fertigstellung:10.09.2019
Datum der Veröffentlichung:10.09.2019
Veröffentlichende Institution:Universität Koblenz, Universitätsbibliothek
Titel verleihende Institution:Universität Koblenz, Fachbereich 4
Datum der Freischaltung:10.09.2019
Seitenzahl:38
Institute:Fachbereich 4 / Institut für Computervisualistik
Lizenz (Deutsch):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG