Stage : Stage - Neural point based graphics H/F
Au coeur du Plateau de Saclay (Île-de-France), l'institut CEA LIST focalise ses recherches sur les systèmes numériques intelligents. Porteurs d'enjeux économiques et sociétaux majeurs, ses programmes de R&D sont centrés sur les systèmes interactifs (intelligence ambiante), les systèmes embarqués (architectures, ingénierie logicielle et systèmes), les capteurs et le traitement du signal (contrôle industriel, santé,sécurité, métrologie).Au sein du CEA LIST, le Laboratoire de Simulation Interactive (LSI) développe une plateforme de simulation multi-physique interactive mettant en jeu un ou plusieurs utilisateurs en exploitant les technologies de Réalité Virtuelle (RV) et de Réalité Mixte (RM). Cette plateforme, dénommée XDE Physics, permet de simuler la manipulation et les interactions de l'ensemble des systèmes, pièces rigides, articulées ou déformables (câbles) directement sur les maquettes numériques. Elle permet également de valider des scénarios incluant l'opérateur pour étudier l'ergonomie du poste de travail par l'introduction de son avatar dans la simulation dynamique.Centrées sur les noyaux de simulation interactive, les activités de l'équipe vont jusqu'à la mise au point d'applicatifs, répondant aux contextes d'usage de ses partenaires industriels (manufacturing pour l'automobile et l'aéronautique, énergie, santé).
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Stage - Neural point based graphics H/F
Neural point based graphics
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La quantité des données 3D scannées type nuage de points est aujourd'hui en croissance exponentielle. Ce développement est dû à la démocratisation des systèmes de capture tels que les caméras de profondeurs RGBD, les caméras 360 stéréo ou les algorithmes de reconstruction de nuage de points basés sur des méthodes MVG (Multiple View Stereo-vision) à partir d'un ensemble de photos. Le laboratoire LSI développe des solutions logicielles de visualisation de nuage de points massifs streamés (plusieurs milliards de points) pour la réalité virtuelle en se basant sur des méthodes de splatting (octopcl).
Par ailleurs, le neural rendering est un champ de développement émergent qui combine les techniques de deep learning et differentiable rendering. Les premiers résultats montrent de manière prometteuses des synthèses d'images photoréalistes.
L'objectif de ce stage consistera à tester les algorithmes de neural rendering adaptés au nuages de points de l'état de l'art. Ces méthodes permettent de synthétiser des nouvelles positions de caméra de manière photoréaliste sans avoir à estimer explicitement la surface ou reconstruire un maillage. Ces développements devront également être intégré à la plateforme unity 3D afin de tester leurs potentialités pour un usage en réalité virtuelle.
En dernière année de diplôme d'Ingénieur ou en Master 2Vous avez des compétences techniques en géométrie algorithmique.Vous maitrisez : les langages C++/Cuda/C#, Plateforme Unity 3D, Git.
29-02-2024
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