Capturing PBR-materials with photometric stereo

Abstract

Fysiikkaan perustuva renderöinti (PBR) yleistyi hiljalleen, ja sitten yhtäkkiä, vuosien 2010 ja 2015 välillä. Vaikka PBR-materiaalien luontiin on kehitetty useita tapoja ja tuotantoputkia tutkijoiden ja taitelijoiden toimesta, ei helposti lähestyttäviä tai vakioituneita työkaluja ole saatavilla. Työn tavoitteena oli tutkia aihetta ja kehittää fotometriseen stereoon perustuva datan kaappaus- ja käsittelymenetelmä, jolla voidaan tuottaa PBR-materiaalien käyttämä tekstuurisarja.

Työssä luotiin digitaalinen kaksonen, jolla voidaan tuottaa synteettisiä datasarjoja, jotka ovat verrattavissa oikealla laitteella mitattuun dataan. Luodun synteettisen datan avulla voitiin ohjata menetelmän suunnittelua ja se toimi myös validaatiossa ja oikean laitteen suunnittelun tukena.

Työssä luotiin myös käsittelysovellus, joka laskee datasarjoista PBR-tekstuureja. Sovellus luo albedo- ja normaalitekstuurit diffuusi- ja spekulaariheijasteille, sekä karheus- ja metallisuustekstuurit.

Vaikka projektin tuotos ei ole vielä tuotantovalmis, se on onnistunut konseptitason toteutus, joka vahvistaa sekä lähestymistavan että menetelmän toimivuuden.

Physically based rendering gradually, and then suddenly, became the norm in rendering between 2010 and 2015. While various methods and art pipelines for creating PBR materials have been developed by researchers and artists, no standard easily available tooling exists. This purpose of this thesis was to explore the subject and produce a method for capturing and processing data with photometric stereo to create the texture set used by PBR materials.

A digital twin capable of producing synthetic data sets comparable to measurements with a real device was created. The synthetic data was used to inform and validate the processing method and inform the designs for a real device.

A processing application was created to consume the data sets and produce PBR textures. The application produces albedo and normal textures for both diffuse and specular, as well as a roughness and metallic textures.

While not production-ready, the project is as a successful proof of concept to validate the approach and methodology.