Centre Image
Plateau Technique

Jour­née scien­ti­fique « R.E.IM.S », le 20 novembre 2019

Posté par hdeleau le 17 octobre 2019.

Le Centre Image orga­nise le mercredi 20 novembre 2019, la jour­née R.E.IM.S (Réalité Et IMmersion en Sciences). Cette jour­née scien­ti­fique, autour de la visua­li­sa­tion, l’in­te­rac­tion et les nouvelles tech­no­lo­gies, se dérou­lera en Amphi 1 de l’UFR Science.

Le programme est en cours de fina­li­sa­tion, mais pensez à réser­ver cette jour­née dans vos agen­das.

N’hé­si­tez pas à consul­ter régu­liè­re­ment le site pour de plus amples infor­ma­tions.

Inscrip­tion gratuite et obli­ga­toire (à faire avant le 07 novembre) : Cliquez ici

Télé­char­ge­ment de l’af­fiche : R.E.IM.S 2019
















  • 09h00 Accueil
  • 09h30 Frank Multon, Profes­seur, INRIA, Univer­sité de Rennes 2
    Surface based Motion Retar­ge­ting by Preser­ving Spatial Rela­tion­ship.
  • 10h20 Jessica Jonquet, MCF, MEDyC, URCA
    Réalité Augmen­tée pour la modé­li­sa­tion molé­cu­laire.
  • 10h50 Pause
  • 11h10 Jérôme Dubois, Ingé­nieur Cher­cheur, CEA
    Highly Effi­cient Control­led Hierar­chi­cal Data Reduc­tion tech­niques for Inte­rac­tive Visua­li­za­tion of Massive Simu­la­tion Data.
  • 12h00 Repas
  • 13h30 Éric Desjar­din, MCF, CReSTIC/RVM, URCA
    Acqui­si­tion par la photo­gram­mé­trie.
  • 14h00 Phil­lipe Porral, Président d’Uni­ted VISUAL RESEARCHERS
    Concep­tion de l’Ap­pa­rence Assis­tée par Ordi­na­teur. Image­rie de synthèse Iso-Photo­gra­phique.
  • 14h50 Julien Gerhards, IGR, CReSTIC/RVM, URCA
    Limites et avan­tages des algo­rithmes de recons­truc­tion HDR.
  • 15h20 Hervé Deleau, IGR, Centre Image, URCA
    USE Toge­ther – un outil de travail colla­bo­ra­tif distant et sécu­risé dispo­nible au sein de l’URCA.
  • 16h00 Fin

Résumé des présen­ta­tions

Frank Multon
Surface based Motion Retar­ge­ting by Preser­ving Spatial Rela­tion­ship.

Retar­ge­ting a motion from a source to a target charac­ter is an impor­tant problem in compu­ter anima­tion, as it allows to reuse exis­ting rigged data­bases or trans­fer motion capture to virtual charac­ters. Previous work
mainly focu­sed on retar­ge­ting skele­ton anima­tions whereas the contex­tual meaning of the motion is mainly linked to the rela­tion­ship between body surfaces, such as the contact of the palm with the belly. In this presen­ta­tion we will address two possible contri­bu­tions to over­come this limi­ta­tion.

The first one consists in propo­sing a new context-aware motion retar­ge­ting frame­work, based on defor­ming a target charac­ter to mimic a source charac­ter poses using harmo­nic mapping. We also intro­duce the idea of Context Graph: mode­ling local inter­ac­tions between surfaces of the source charac­ter, to be preser­ved in the target charac­ter, in order to ensure fi delity of the pose. In this approach, no rigging is requi­red as we directly mani­pu­late the surfaces, which makes the process totally auto­ma­tic. Our results demons­trate the rele­vance of this auto­ma­tic rigging-less approach on motions with
complex contacts and inter­ac­tions between the charac­ter’s surface.

The second contri­bu­tion consists in inves­ti­ga­ting whether shape trans­fer instead of pose trans­fer would better preserve the origi­nal contex­tual meaning of the source pose. To this end, we propose an opti­mi­za­tion-based method to deform the source shape+­pose using three main energy func­tions: simi­la­rity to the target shape, body part volume preser­va­tion, and colli­sion mana­ge­ment (preserve exis­ting contacts and prevent pene­tra­tions). The results show that our method is able to retar­get complex poses, inclu­ding seve­ral contacts, to very different morpho­lo­gies. In parti­cu­lar, we intro­duce new contacts that are linked to the change in morpho­logy, and which would be diffi­cult to obtain with previous works based on pose trans­fer that aim at distance preser­va­tion between body parts. These preli­mi­nary results are encou­ra­ging and open seve­ral pers­pec­tives, such as decrea­sing compu­ta­tion time, and better unders­tan­ding how to model pose and shape constraints.

Jessica Jonquet
Réalité Augmen­tée pour la modé­li­sa­tion molé­cu­laire.

Ce projet vise à déve­lop­per le concept « d’im­pres­sion 3D augmen­tée » pour le domaine de la biolo­gie, de la phar­ma­cie (drug design) et de la méde­cine. La visua­li­sa­tion infor­ma­tique est un moyen essen­tiel de repré­sen­ter des objets biolo­giques afin de comprendre et expliquer des systèmes plus complexes. Cepen­dant, mani­pu­ler un objet physique a beau­coup plus de richesse percep­tuelle que la visua­li­sa­tion et l’in­te­rac­tion, même immer­sive. Nous propo­sons d’uti­li­ser la molé­cule impri­mée comme inter­face tangible et d’y super­po­ser la visua­li­sa­tion scien­ti­fique. En couplant systèmes de RA, impres­sion 3D et visua­li­sa­tion scien­ti­fique, nous souhai­tons conce­voir un outil colla­bo­ra­tif de visua­li­sa­tion scien­ti­fique évolu­tive et d’ana­lyse visuelle. Ce cadre, dédié à la fois aux biolo­gistes expé­ri­men­ta­teurs et aux théo­ri­ciens, permet­tra une inter­pré­ta­tion inter­ac­tive des molé­cules favo­ri­sant l’échange entre chimistes, physi­ciens et biolo­gistes.

Jérôme Dubois
Highly Effi­cient Control­led Hierar­chi­cal Data Reduc­tion tech­niques for Inte­rac­tive Visua­li­za­tion of Massive Simu­la­tion Data. (pptx)

With the constant increase in compute power of super­com­pu­ters, high perfor­mance compu­ting simu­la­tions are produ­cing higher fide­lity results and possi­bly massive amounts of data. To keep visua­li­za­tion of such results inter­ac­tive, exis­ting tech­niques such as Adap­tive Mesh Refi­ne­ment (AMR) can be of use. In parti­cu­lar, Tree-Based AMR methods (TB-AMR) are wides­pread in simu­la­tions and are beco­ming more present in gene­ral purpose visua­li­za­tion pipe­lines such as VTK. In this work, we show how TB-AMR data struc­tures could lead to more effi­cient explo­ra­tion of massive data sets in the Exas­cale era. We discuss how algo­rithms (filters) should be desi­gned to take advan­tage of tree-like data struc­tures for both data filte­ring or rende­ring. By intro­du­cing control­led hierar­chi­cal data reduc­tion we greatly reduce the proces­sing time for exis­ting algo­rithms, some­times with no visual impact, and dras­ti­cally decrease explo­ra­tion time for analysts. Also thanks to the tech­niques and imple­men­ta­tions we propose, visua­li­za­tion of very large data is made possible on very constrai­ned resources. These ideas are illus­tra­ted on million to billion-scale native TB-AMR or resam­pled meshes, with the HyperT­reeG­rid object and asso­cia­ted filters we have recently opti­mi­zed and made avai­lable in the Visua­li­sa­tion Tool­kit (VTK) for use by the scien­ti­fic commu­nity.

Éric Desjar­din
Acqui­si­tion par la photo­gram­mé­trie. Image­rie de synthèse Iso-Photo­gra­phique. (pdf sans la vidéo)

Phil­lipe Porral
Concep­tion de l’Ap­pa­rence Assis­tée par Ordi­na­teur.

Dans notre vie quoti­dienne, mais aussi dans le monde acadé­mique et indus­triel, l’in­for­ma­tique graphique et en parti­cu­lier l’ima­ge­rie de synthèse sont de plus en plus présentes.
Ces créa­tions numé­riques offrent aux utili­sa­teurs et aux consom­ma­teurs les repré­sen­ta­tions d’une « réalité » inven­tée, dispa­rue ou à venir, se présen­tant sous forme d’illus­tra­tions visuelles plau­sibles.
En se posi­tion­nant dans cadre d’ac­ti­vi­tés pour lesquelles les resti­tu­tions visuelles sont cruciales pour prendre des déci­sions, nous présen­tons le concept de :

Concep­tion de l’Apparence Assisté par Ordina­teur
CA20

  1. En iden­ti­fiant les insuf­fi­sances des outils et méthodes tradi­tion­nels.
  2. En présen­tant les éléments scien­ti­fiques et les tech­niques néces­saires à mettre en œuvre pour assu­rer une réelle confiance dans les résul­tats.

Julien Gerhards
Limites et avan­tages des algo­rithmes de recons­truc­tion HDR. (pdf)

L’ima­ge­rie à haute dyna­mique, High Dyna­mic Range, est une tendance qui s’ins­talle dura­ble­ment dans l’in­dus­trie, aussi bien dans la photo numé­rique avec les smart­phones de dernière géné­ra­tion que dans le domaine de la vidéo avec les télé­vi­seurs 4K HDR. Seront évoqués les prin­cipes de la photo HDR ainsi que les défis à rele­ver pour leur acqui­si­tion.

Hervé Deleau
USE Toge­ther – un outil de travail colla­bo­ra­tif distant et sécu­risé dispo­nible au sein de l’URCA.

USE Toge­ther est un outil de partage d’écran déve­loppé dans le cadre d’une colla­bo­ra­tion entre l’Uni­ver­sité de Reims (équipe RVM du CReSTIC) et la société OpexMe­dia qui distri­bue désor­mais le produit.
Il s’agit d’un outil de partage d’écran distant orienté pour le « travail colla­bo­ra­tif », où chaque inter­ve­nant dispose de son propre curseur de souris afin de faci­li­ter les inter­ac­tions et ainsi offrir une expé­rience de colla­bo­ra­tion fluide.

Cette présen­ta­tion détaillera les méca­nismes de fonc­tion­ne­ment de USE Toge­ther et se termi­nera pas une démons­tra­tion des diffé­rentes possi­bi­li­tés propo­sées par cet outil.

Nvidia PhysX devient Open Source et sortie de la version 4.0 le 20 décembre.

Posté par hdeleau le 4 décembre 2018.

À l’ori­gine PhysX est un moteur physique déve­loppé par AGEIA Tech­no­lo­gies. Il est passé dans les mains de Nvidia il y a une dixième d’an­née, après son acqui­si­tion d’AGEIA Tech­no­lo­gies

Aujourd’­hui PhysX 3.4 change de licence (BSD) pour s’ou­vrir plus faci­le­ment au calcul scien­ti­fique.

Notons aussi la sortie très prochaine de PhysX 4.0 annon­cée pour le 20 décembre.

 

 

 

 

Plus d’in­fos sur PhysX à l’adresse suivante : https://deve­lo­per.nvidia.com/physx-sdk

 

Une petite vidéo de l’ap­port de préci­sion de PhysX 4.0 est à voir ici : https://www.youtube.com/watch?v=K1rotb­zekf0

Mots-clés : , , ,

Soute­nance de thèse : Visua­li­sa­tions inter­ac­tives haute-perfor­mance de données volu­miques massives : une approche out-of-core multi-réso­lu­tion basée GPUs »

Posté par hdeleau le 28 novembre 2018.

Soutenance de thèse de Jonathan Sarton

Ce mercredi a eu lieu la soute­nance de thèse de Jona­than Sarton qui a ainsi obtenu le grade de docteur.

Nous lui adres­sons toutes nos féli­ci­ta­tions.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Titre : Visua­li­sa­tions inter­ac­tives haute-perfor­mance de données volu­miques massives : une approche out-of-core multi-réso­lu­tion basée GPUs

Compo­si­tion du Jury :

M. Bruno Raffin, Direc­teur de Recherche, INRIA Grenoble, Rappor­teur
M. Pere-Pau Vàsquez, Profes­seur asso­cié, Univer­sité de Barce­lone, Rappor­teur
Mme. Sophie Robert, Maître de confé­rence, Univer­sité d’Or­léans, Exami­na­trice
M. Bruno Lévy, Direc­teur de Recherche, INRIA Nancy, Exami­na­teur
M. Pierre-Franck Piser­chia, Ingé­nieur de Recherche, CEA DAM Ile-de-France, Invité
M. Laurent Lucas, Profes­seur, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Co-Direc­teur
M. Yannick Remion, Profes­seur, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Co-Direc­teur

Résumé :

Les besoins en visua­li­sa­tion de données volu­miques sont courants dans plusieurs domaines scien­ti­fiques et en parti­cu­lier en image­rie médi­cale et bio-médi­cale. En effet, plusieurs types d’ap­pa­reils d’ac­qui­si­tion fréquem­ment utili­sés, génèrent des champs scalaires ou vecto­riels, repré­sen­tés sous forme de grille régu­lière 3D, qu’il est impor­tant de pouvoir visua­li­ser de manière inter­ac­tive pour en extraire des infor­ma­tions, ou pour vali­der des résul­tats expé­ri­men­taux. L’ac­crois­se­ment de la préci­sion d’ac­qui­si­tion de ces appa­reils modernes engendre cepen­dant une hausse expo­nen­tielle de la quan­tité des données géné­rées. Les algo­rithmes de visua­li­sa­tion doivent, non seule­ment, faire face à cette problé­ma­tique en s’adap­tant à la volu­mé­trie des données qu’ils mani­pulent, mais aussi à cette évolu­tion rapide. L’uti­li­sa­tion de cartes accé­lé­ra­trices de type GPU est parti­cu­liè­re­ment bien adap­tée à la nature des données volu­miques et aux algo­rithmes de visua­li­sa­tion géné­ra­le­ment asso­ciés. Les envi­ron­ne­ments de calcul haute perfor­mance se tournent aujourd’­hui vers des solu­tions qui utilisent un grand nombre de ces cartes. Ceux-ci sont, par leur nature massi­ve­ment paral­lèle, de bons candi­dats pour propo­ser des solu­tions de visua­li­sa­tion haute perfor­mance. La quan­tité de mémoire des GPUs est cepen­dant très limi­tée, et bien moins impor­tante que les données brutes des volumes à mani­pu­ler. Une solu­tion est alors de conce­voir des algo­rithmes « out-of-core », dont l’unité de calcul est disso­ciée de l’unité de stockage des données.
Dans ces travaux de thèse, nous propo­sons un pipe­line complet permet­tant de visua­li­ser de manière inter­ac­tive sur GPU, de très grands volumes de données dépas­sant les capa­ci­tés physiques de la mémoire du GPU et du CPU de la machine sur laquelle est réalisé le rendu. Nous étudions pour cela, un modèle de gestion « out-of-core », basé sur un prin­cipe de virtua­li­sa­tion de la mémoire, parti­cu­liè­re­ment bien adapté à de très grands volumes. Nous propo­sons une approche qui comprend une struc­ture d’adres­sage virtuel, entiè­re­ment gérée sur GPU. Nous nous inté­res­sons égale­ment à la compa­ti­bi­lité de ce modèle pour diffé­rents types d’ap­pli­ca­tions de visua­li­sa­tion de données volu­miques. Une première qui s’ap­puie sur le prin­cipe de micro­scope virtuel pour propo­ser une visua­li­sa­tion 3D autos­té­réo­sco­pique de piles d’images ultra haute réso­lu­tion. Une deuxième qui propose un rendu volu­mique direct inter­ac­tif par une approche « ray-guided », en montrant les capa­ci­tés d’uti­li­sa­tion de notre modèle de gestion « out-of-core » dans des envi­ron­ne­ments de calcul haute perfor­mance hybrides, multi-GPUs, multi-CPUs.

 

Jour­née scien­ti­fique ROMEO 2017 : programme et inscrip­tion

Posté par hdeleau le 1 juin 2017.

Comme chaque année, la jour­née scien­ti­fique sera l’oc­ca­sion d’échanges entre les utili­sa­teurs ROMEO. Se succé­de­ront des présen­ta­tions de jeunes cher­cheurs, d’ex­pé­riences indus­trielles et de projets scien­ti­fiques plus abou­tis.

La jour­née aura lieu à partir de 9h00 dans l’am­phi 2 de l’UFR Sciences Exactes et Natu­relles, sur le campus Moulin de la Housse.

Pour plus d’in­for­ma­tions ainsi que pour procé­der à l’ins­crip­tion obli­ga­toire et gratuite, merci de consul­ter la page suivante : https://romeo.univ-reims.fr/romeo2017

 

Linux Graphics Debug­ger 2.0

Posté par hdeleau le 7 décembre 2016.

1280px-nvidia_logo-svg

Nvidia vient de publier la version 2.0 de son Linux Graphics Debug­ger.

Linux Graphics Debug­ger est un outil de déve­lop­pe­ment graphique 3D permet­tant aux déve­lop­peurs de débo­guer et de profi­ler les appli­ca­tions OpenGL 4.x. Il permet aux déve­lop­peurs de tirer le meilleur parti des derniers GPU NVidia sur une variété de distri­bu­tions Linux. La version 2.0 apporte le débo­gage de trame et le support de profi­lage pour les GPU NVIDIA Pascal et un profi­leur nouvelle gamme pour voir comment votre appli­ca­tion utilise le GPU.

Plus d’in­for­ma­tions : https://deve­lo­per.nvidia.com/linux-graphics-debug­ger-20-relea­sed-new-range-profi­ler-and-suppor­ting-pascal-gpus

Mots-clés : , ,
Flux RSS | Flux Atom | Contact | HTML5 | Fièrement propulsé par WordPress