Seminar Computergraphik SS'21
Seminar

Prof. Dr.-Ing. Marcus Magnor

Hörerkreis: Bachelor & Master
Kontakt: seminar@cg.cs.tu-bs.de

Modul: INF-STD-66, INF-STD-68
Vst.Nr.: 4216012, 4216021

Thema: Aktuelle Forschungsergebnisse aus der Computergraphik

Inhalt

Auch in diesem Semester werden im Seminar Computergraphik wieder aktuelle Forschungsergebnisse aus der Computergraphik diskutiert. Die Aufgabe der TeilnehmerInnen ist es Forschungsberichte schriftlich aufzuarbeiten, die Aufarbeitung eines anderen Studierenden schriftlich zu begutachten und dem Gutachten anderer Studierenden entsprechend die eigene Ausarbeitung zu verbessern. In einem Blockseminar am Ende des Semesters wird der jeweilige Forschungsbericht in einem mündlichen Vortrag präsentiert.

Teilnehmer

Das Angebot richtet sich an Bachelor- bzw. Masterstudierende aus den Fachrichtungen Informatik, IST und Wirtschaftsinformatik.

Die Anmeldung erfolgt über StudIP. Die Teilnehmeranzahl ist auf 8 Studierende beschränkt.

Veranstaltungstermine

Sämtliche hier aufgeführten Termine sind einzuhalten. Alle Veranstaltungstermine müssen besucht werden.

ACHTUNG! Das Kick-Off wird dieses Semester online durchgeführt. Angemeldete Studierende erhalten die vollständigen Informationen dazu per Mail an Ihre TU-Adresse. Bei Fragen oder Unklarheiten wenden Sie sich bitte an seminar@cg.cs.tu-bs.de. Es besteht Anwesenheitspflicht!

28.01.21 - 18.02.21: Anmeldung über Stud.IP
Bis 11.04.2021: Abgabe der Themenwünsche
14.04.2021, 11:30 Uhr: Kickoff Meeting (Online!)
26.04.2021: Ende der Abmeldefrist
19.05.2021: Abgabe der schriftlichen Ausarbeitung
06.06.2021: Abgabe des Gutachtens
20.06.2021: Abgabe der überarbeiteten schriftlichen Ausarbeitung
Bis 02.07.2021: Probevortrag
16.07.2021, 09:00 - 12:00: Vorträge - Blockveranstaltung (Online)

Angemeldete Studierende haben die Möglichkeit, sich bis spätestens 2 Wochen nach Beginn der Vorlesungen abzumelden. Für eine erfolgreiche Abmeldung ist es erforderlich sich bei der Seminarbetreuung abzumelden.

Angemeldete Studierende und Studierende auf der Warteliste haben die Möglichkeit bis zum 11.04.21 ihre Top 3 Themenwünsche per Mail an seminar@cg.cs.tu-bs.de zu schicken, damit diese bei der Themenvergabe berücksichtigt werden. In der Mail muss zusätzlich benannt werden, um die wievielte Teilnahme am Seminar im aktuellen Studiengang es sich handelt.

Die jeweiligen Abgaben erfolgen per Mail an den jeweiligen BetreuerIn und zusätzlich an seminar@cg.cs.tu-bs.de. Falls nicht anders kommuniziert, müssen die Abgaben bis um 23:59 Uhr des Abgabetages erfolgen.

Bei Fragen zur Veranstaltung wenden Sie sich bitte an seminar@cg.cs.tu-bs.de.

Format

Zu jedem Thema wird eine Zusammenfassung in Latex mithilfe des Institut-Templates erstellt.
Inhalt der Ausarbeitung ist eine kurze Zusammenfassung der Arbeit mit eigenen Worten und die Herausarbeitung der Hauptpunkte mit einem Umfang von mindestens 8 Seiten. Die Ausarbeitung soll deutlich machen, dass das Thema verstanden wurde.
Jeder Teilnehmende verfasst ein 1-2 seitiges Gutachten über eine vorgegebene schriftliche Ausarbeitung. Dabei soll insbesondere auf die Verständlichkeit und den sprachlichen Stil der Zusammenfassung eingegangen werden.
Die Themen werden in ca. 20 minütigen Vorträgen mit anschließender Diskussion präsentiert.
Falls die Vorträge am Institut stattfinden, kann ein Laptop des Instituts oder ein eigener Laptop verwendet werden. Falls der Institutslaptop genutzt werden soll, ist es notwendig sich rechtzeitig unter seminar@cg.cs.tu-bs.de zu melden. Falls die Vorträge online stattfinden, wird Big Blue Button als Plattform genutzt. Studierende benötigen in diesem Fall einen eigenen PC mit Mikrofon. Zudem wäre eine Videoübertragung während des eigenen Vortrages wünschenswert. Sollten diese Vorraussetzungen nicht erfüllbar sein, ist es notwendig sich rechtzeitig unter seminar@cg.cs.tu-bs.de zu melden.
Die Sprache ist wahlweise Deutsch oder Englisch.
Der Vortrag, die schriftliche Zusammenfassung und die Erstellung des Gutachtens sind zwingende Voraussetzungen für den Erhalt eines Scheines.

Dateien und Templates

Kick-Off Slides
Latex-Template muss genutzt werden.
Folien-Template kann, muss aber nicht benutzt werden.
Review-Template

Themen

A Perceptually Coherent TMO for Visualization of 360° HDR Images on HMD
Ific Goudé, Rémi CozotOlivier Le Meur
Transactions on Computational Science 2020
Betreuer: Steve Grogorick

In HMDs (VR-Brillen) herrscht eine spezielle Lichtsituation, in der die Wahrnehmung von Helligkeit, Farbe und Kontrast stark von der Wahrnehmung beim Betrachten eines Desktop-Monitors abweicht. In diesem Paper werden Verfahren zur entsprechenden Anpassung der Bildausgabe (sogenanntes Tone Mapping) vorgestellt, die speziell unsere menschliche Wahrnehmung berücksichtigen.
DeepFovea: Neural Reconstruction for Foveated Rendering and Video Compression using Learned Statistics of Natural Videos, Material
Anton S. Kaplanyan, Anton Sochenov, Thomas Leimkühler, Mikhail Okunev, Todd Goodall, Gizem Rufo
SIGGRAPH 2019
Betreuer: Colin Groth

In diesem Paper werden trainierte neuronale Netze genutzt, um ein Bild mit minimalen Informationen im peripheren Sichtfeld (<10% der Pixel) detailgetreu zu rekonstruieren. Das Verfahren ist durch ein umfangreiches Training der Autoren allgemeingültig und in Echtzeit anwendbar.
Accelerating Force-Directed Graph Drawing with RT Cores
Stefan Zellmann, Martin Weier, Ingo Wald
VIS 2020
Betreuer: Sascha Fricke

In der Computergrafik werden Baumstrukturen als Beschleunigungsstrukturen fürs Ray-Tracing eingesetzt, mit dem Fotorealistische Bilder erzeugt werden können. Diese Bounding-Volume-Hierarchies (BVH) können darueber hinaus auch beispielsweise für Kollisionserkennung und Physiksimmulationen eingesetzt werden. Moderne Grafikkarten bieten hierfür Hardwarebausteine, um den Aufbau und die Auswertung dieser Strukturen auszuführen. Dieses Paper zeigt, dass man diese Hardwarebausteine auch für weit mehr einsetzen kann, beispielsweise, um das Layout eines Graphen, der einen Twitter-Feed beschreibt, zu berechnen.
Recycle-GAN: Unsupervised Video Retargeting
Aayush Bansal, Shugao Ma, Deva Ramanan, Yaser Sheikh
ECCV 2018
Betreuer: Moritz Kappel

Das Paper beschreibt ein Verfahren, das Daten ohne zusätzliche Annotationen zwischen zwei Domänen transferiert. Im Gegensatz zu bisherigen bildbasierten Ansätzen werden hierfür Videos genutzt, um nicht nur den Stil, sondern auch zeitliche Zusammenhänge erfassen und reproduzieren zu können.
X-Fields: implicit neural view-, light- and time-image interpolation
Mojtaba Bemana, Karol Myszkowski, Hans-Peter Seidel
SIGASIA 2020
Betreuer: Marc Kassubeck

Dieses Paper stellt ein neues Raum-Zeit Interpolations (oder novel-view-synthesis-) verfahren vor, das differenzierbares Rendering mit neuronalen Netzen verbindet und für die Synthese in Echtzeit verwendet werden kann.
MatryODShka: Real-time 6DoF Video View Synthesis using Multi-Sphere ImagesImmersive
Benjamin Attal, Selena Ling, Aaron Gokaslan, Christian Richardt, James Tompkin
ECCV 2020
Betreuer: Moritz Mühlhausen

Das Paper beschreibt ein Verfahren um Stereo-Panorama-Videos in eine multi-layered Sphären Repräsentation zu überführen. Dies ermöglicht die Darstellung von Bewegungsparallaxe abhängig von der Kopfposition, welches die Immersion besonders bei Wiedergabe in VR-Brillen verbessert.
Objective quality assessment of stereoscopic images with vertical disparity using EEG
Forooz Shahbazi Avarvand, Sebastian Bosse, Klaus-Robert Müller, Ralf Schäfer, Guido Nolte, Thomas Wiegand, Gabriel Curio and Wojciech Samek
Journal of Neural Engineering
Betreuer: JP Tauscher

Neurophysiologische Korrelate vertikaler Disparität in 3B Bildern werden mittels EEG als einem objektiven Messansatz untersucht. Solche Disparitäten beeinflussen negativ die wahrgenommene Qualität der Benutzererfahrung. Der Ergebnisse zeigen einen signifikaten Anstieg der ereignisbasierten Potential-Amplitude P1 im Okzipitallappen für 3D Bilder.
Disentangled and Controllable Face Image Generation via 3D Imitative-Contrastive Learning
Yu Deng, Jiaolong Yang, Dong Chen, Fang Wen, Xin Tong
CVPR 2020
Betreuer: Leslie Wöhler

Das Paper beschreibt eine neue Methode zur Generation von Portraibildern mittels GenerativeAdversarial Networks unter Berücksichtung verschiedener Parameter wie der gezeigten Emotionen und der Belichtung.