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Wilde, Ben

Automatische Konvertierung von Xfrog Shader-Netzwerken

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Kurzfassung in Deutsch

In der Computergrafik stellt die realistische Darstellung von Vegetation eine besondere Herausforderung dar. Die enorme Vielzahl an existierenden Pflanzen und Gewächsen bietet eine nahezu unendliche Anzahl an Möglichkeiten, eine 3D-Szene mit Modellen der Vegetation zu bestücken. Damit der Nutzer nicht jede einzelne benötigte Pflanze modellieren und texturieren muss, bieten Unternehmen wie Xfrog eine große Auswahl an 3D-Modellen der Vegetation zum Kauf an. Diese Modelle werden algorithmisch erzeugt und die Texturen werden per Scan erstellt. Aus den Texturen werden wiederum Materialien erstellt, die von den verschiedenen am Markt erhältlichen Renderern interpretiert und schließlich gerendert werden können.
Aufgrund der großen und stetig wachsenden Anzahl an verfügbaren Renderern, ist es Unternehmen wie Xfrog nicht möglich, passende Materialien eines jeden Pflanzen-Modells für jede Render-Software anzubieten. Der Nutzer hat in dem Fall, dass das Modell nicht für die gewünschte Render-Software verfügbar ist, zwei Möglichkeiten: Er muss ein anderes, kompatibles Modell wählen oder er muss die jeweiligen Materialen manuell der Render-Software anpassen. Die manuelle Anpassung ist sehr zeitaufwändig und fehleranfällig, zumal jedes Modell meist mehrere Materialien enthält.
Ziel dieser Arbeit ist es, zu erforschen, ob eine automatische Konvertierung der angebotenen Materialien möglich ist, ohne dem Nutzer die nötige Flexibilität zu nehmen, gewünschte Parameter individuell zu gestalten. Prototypisch wird ein Maya-Plugin zur automatischen Konvertierung in Autodesk Maya für die Renderer Chaosgroup V-Ray und Solidangle Arnold entwickelt und anschließend eine Evaluierung bezüglich Kompatibilität, Flexibilität, Performance und schließlich der Renderqualität durchgeführt.

Freie Schlagwörter (Deutsch): Grafische Datenverarbeitung
Freie Schlagwörter (Englisch): Computer Graphics , Rendering
Studiengang / zentr. Einrichtung: Medieninformatik
Dokumentart: Masterarbeiten
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2021
Publikationsdatum: 05.11.2021


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