Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2024-33008
Description de l'unité
Au cœur du Plateau de Saclay, 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 multiphysique 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).
Description du poste
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Rendu gaussien basé sur le ray tracing pour les réfractions et réflexions H/F
Sujet de stage
La reconstruction 3D photo-réaliste à partir d'un ensemble d'images a connu des avancées majeures avec l'apparition des NeRF [1]. Récemment, la méthode du 3D Gaussian Splatting [2] s'est établie comme étant la méthode de référence alliant qualité et rapidité de rendu. Cette méthode représente une scène sous forme de nuage de gaussiennes 3D paramétrées et le rendu est fait par splatting. Cependant, la qualité de rendu baisse pour des scènes présentant beaucoup d'effets spéculaires et sur des surfaces réfractives et transparentes. Dans ce contexte, ce stage a pour but d'explorer l'usage du ray tracing et de la modélisation de propriétés d'apparences de matériaux pour l'entrainement du modèle et le rendu de scènes contenant des surfaces et des volumes aux propriétés physiques réfléchissantes, réfractives et transparentes.
Durée du contrat (en mois)
6 mois
Description de l'offre
Dans le cadre de ce stage, vos missions porteront notamment sur :
- La rédaction d'un état de l'art des méthodes et techniques relative au sujet.
- La création de bases de données pertinentes pour l'évaluation.
- L'implémentation et l'évaluation des méthodes déjà existantes.
- L'implémentation et l'intégration d'algorithmes venant de différentes méthodes de l'état de l'art dans un pipeline d'entrainement et de rendu.
[1] B. Mildenhall, P. P. Srinivasan, M. Tancik, J. T. Barron, R. Ramamoorthi, and R. Ng, “NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis,” 2020.
[2] B. Kerbl, G. Kopanas, T. Leimkühler, and G. Drettakis, “3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering,” ACM Transactions on Graphics, vol. 42, no. 4, Jul. 2023, [Online]. Available: https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/
[3] Nicolas Moenne-Loccoz, “3D Gaussian Ray Tracing: Fast Tracing of Particle Scenes,” ACM Transactions on Graphics and SIGGRAPH Asia, 2024.
[4] J. Gao et al., “Relightable 3D Gaussian: Real-time Point Cloud Relighting with BRDF Decomposition and Ray Tracing,” arXiv:2311.16043, 2023.
[5] Y. Jiang et al., GaussianShader: 3D Gaussian Splatting with Shading Functions for Reflective Surfaces. 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2311.17977
Moyens / Méthodes / Logiciels
Python, C++, Cuda, PyTorch, Git, géométrie algorithmique, reconstruction 3D.
Profil du candidat
Bonne qualité rédactionnelle et de communication en français et anglais, rigueur dans l’analyse et la démarche.
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.
Localisation du poste
Site
Saclay
Localisation du poste
France, Ile-de-France, Essonne (91)
Ville
Palaiseau
Critères candidat
Diplôme préparé
Bac+5 - Master 2
Formation recommandée
Master 2 ou école d'ingénieur / spécialisation informatique: computer vision, machine learning.
Possibilité de poursuite en thèse
Non
Demandeur
Disponibilité du poste
01/02/2025
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