Mondes virtuels vastes : apprentissage et modélisation procédurale inverse – AMPLI

Les mondes virtuels sont de plus en plus utilisés dans l’industrie du loisir numérique, afin de fournir aux utilisateurs une expérience unique et extraordinaire, dans laquelle la qualité et l’étendue du monde jouent un rôle central. Pour obtenir cette qualité, les industriels ont recours de manière massive à des artistes, ce qui est coûteux et a des limitations. Dans ce projet, nous proposons un appui technique aux artistes afin de les aider dans leur processus de création, grâce à des outils haut-niveau et une approche orientée données et apprentissage automatique. Le projet couvre une grande partie des éléments d’une scène virtuelle (terrain, végétation, matériaux) et va utiliser des données provenant de sources diverses (SIG, données issues de jeux, simulations, segmentation). Le consortium est composé d’experts académiques en modélisation de mondes virtuels (LIRIS), d’un studio de jeux vidéo (Ubisoft) et d’experts en modélisation de la végétation (CIRAD).