SIGGRAPH Asia 2020勉強会: Animation Fluid / SIGGRAPH Asia 2020 reading in Japanese: Animation Fluid

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1. SIGGRAPH Asia 2020勉強会 Animation: Fluid 時雨澤鯵太郎

2. 時雨澤鯵太郎 好きな刺身: ブリ 担当: • Animation: Fluid • Digital geometry

   processing

3. Abstracts

4. An Extended Cut-Cell Method for Sub-Grid Liquids Tracking with Surface

   Tension 格子法において、 Gridより液体が小さい場合に生じていた Artifactを抑えるカットセル法の提案 RBF Liquids: An Adaptive PIC Solver Using RBF-FD RBF-FDとPICを組み合わせて、見た目を損なわず粒子数削減 &P2GとG2Pの速度伝播精度を向上 An Adaptive Staggered-Tilted Grid for Incompressible Flow Simulation AST格子/AST Octreeというデータ構造を導入し、非圧縮性流体計算の Visual artifactを従来以上に抑制 Frequency-Domain Fluid Guiding 低解像度のガイド速度場と高解像度の速度場を用いて、所望の見た目の煙を高速に得る手法の提案 Semi-Analytic Boundary Handling Below Particle Resolution for Smoothed Particle Hydrodynamics SPHの境界GeometryをSDFで表現し、境界が細かい場合にも尤もらしい結果が得られるようになった

5. An Extended Cut-Cell Method for Sub-Grid Liquids Tracking with Surface

   Tension 格子法において、 Gridより液体が小さい場合に生じていた Artifactを抑えるカットセル法の提案 RBF Liquids: An Adaptive PIC Solver Using RBF-FD RBF-FDとPICを組み合わせて、見た目を損なわず粒子数削減 &P2GとG2Pの速度伝播精度を向上 An Adaptive Staggered-Tilted Grid for Incompressible Flow Simulation AST格子/AST Octreeというデータ構造を導入し、非圧縮性流体計算の Visual artifactを従来以上に抑制 Frequency-Domain Fluid Guiding 低解像度のガイド速度場と高解像度の速度場を用いて、所望の見た目の煙を高速に得る手法の提案 Semi-Analytic Boundary Handling Below Particle Resolution for Smoothed Particle Hydrodynamics SPHの境界GeometryをSDFで表現し、境界が細かい場合にも尤もらしい結果が得られるようになった

6. Background: 煙simの計算時間削減のために低解像度で試した後、高解像度で計算し直すことが多いが、Artifactが生じる Novelty: • 周波数領域での速度場に対する新しいlow-pass/high-pass filterを提案し、Guidingコストを大幅に緩和 • EulerianベースのSmoke simで生じていたGridに沿ったArtifactを消すためのテクニックを提案(FLIPっぽい？説明略) ガイドありなしの比較

   (左) 低解像度 (中)ガイドなし高解像度 (右)ガイドあり高解像度 先行研究との速度比較 (Ideal guiding) 提案手法 (Primal-dual guiding) [Ingris et al. CGF 2017]

7. 見た目の比較 Low-resに合った見た目をしつつ、しっかり煙っぽくなっている！ 提案手法

8. シーンによる計算コストの変化 ガイド自体のオーバーヘッドは無視できるレベル！

9. None

10. Smoke guidingの既存研究 Artifact大 円をGuideとしてFluid sim [Inglis et al. CGF 2017]

    低解像度sim結果をGaussian filterで抽出し、新 たに計算した高解像度simの結果とmerge [Nielsen et al. SCA 2009] Dictionary learningで速度場のUpsampling [Bai et al. TOG 2020] 計算時間大 計算時間大

11. Smoke guidingの既存研究 Artifact大 円をGuideとしてFluid sim [Inglis et al. CGF 2017]

    低解像度sim結果をGaussian filterで抽出し、新 たに計算した高解像度simの結果とmerge [Nielsen et al. SCA 2009] Dictionary learningで速度場のUpsampling [Bai et al. TOG 2020] 計算時間大 計算時間大 なぜArtifactが大きくなってしまうのか？ → 解決出来れば、速い上に Artifactが小さいので嬉しい

12. 準備: 速度場の低周波成分と高周波成分 ある煙simの速度場uがあるとき、その低周波成分は以下で表される Gaussian filter このとき、高周波成分は以下のようになる

13. Gaussian filterベースのguiding 大局的な流れ(=低周波成分)はユーザが与えた低解像度のガイド速度場に、 局所的な流れ(=高周波成分)は新たに計算した高解像度の速度場に近いと嬉しいので、 となってほしい...

14. なぜArtifactが生じるのか？ よくわからんので、FFTを適用してみる FFT(hatはフーリエ変換後の関数 ) 必ず0以上1未満 → 高周波成分は減衰していく

15. べき等性を考慮したCutoff Filter 新規性の8割はこれだけ！シンプル！

16. 周波数領域でのCutoff Filterのべき等性 高周波成分が失われていないことが確認できる

17. Guiding algorithm

18. None

19. Background: 煙simの計算時間削減のために低解像度で試した後、高解像度で計算し直すことが多いが、Artifactが生じる Novelty: • 周波数領域での速度場に対する新しいlow-pass/high-pass filterを提案し、Guidingコストを大幅に緩和 • EulerianベースのSmoke simで生じていたGridに沿ったArtifactを消すためのテクニックを提案(FLIPっぽい？説明略) ガイドありなしの比較

    (左) 低解像度 (中)ガイドなし高解像度 (右)ガイドあり高解像度 先行研究との速度比較 (Ideal guiding) 提案手法 (Primal-dual guiding) [Ingris et al. CGF 2017] Summary

20. 所感 Positive • アイディアシンプルすぎてかっこいい... • 公式実装はmantaflowに追加しただけ。実装も最小限でかっこいい.... Negative • 論文中のシーンが限定的な気がするので、シーンにもう少しバリエーションがほしいかも... その他

    • Semi-Lagrangianベースの手法(FLIPとかAPIC)へ発展させると面白いかも?