La síntesis de imágenes realistas, tanto en entornos interiores como exteriores, es un pilar fundamental para el desarrollo de aplicaciones en gráficos por computadora, realidad aumentada, videojuegos, producción cinematográfica y diseño arquitectónico. A lo largo de los años, los enfoques para generar imágenes fotorrealistas han evolucionado desde métodos tradicionales basados en la física hasta aproximaciones modernas impulsadas por el aprendizaje automático. Sin embargo, cada uno presenta ventajas y limitaciones particulares que condicionan su aplicación práctica. Los métodos de renderizado físicamente basado, conocidos como PBR (Physically Based Rendering), han sido durante mucho tiempo la referencia para conseguir realismo visual con alta fidelidad en la representación de materiales y su interacción con la luz. La magia de PBR radica en su capacidad para simular cómo la luz incide, se refleja y se transmite a través de distintos tipos de superficies, considerando propiedades ópticas fundamentales.
Este nivel de realismo resulta especialmente evidente en la representación precisa de metales, plásticos, madera y otros materiales, por lo que es ampliamente utilizado en la industria para crear imágenes con apariencia casi indistinguible de la realidad. Sin embargo, la contrapartida de estos métodos es su alto coste computacional, lo que implica largos tiempos de renderizado y una demanda significativa de recursos. Por otro lado, las técnicas basadas en el aprendizaje automático han emergido como alternativas accesibles y rápidas para la síntesis de imágenes. Estas técnicas aprovechan grandes volúmenes de datos para entrenar modelos que aprenden a generar imágenes realistas sin necesidad de simular explícitamente los procesos físicos de la luz. Aunque su uso simplifica mucho la generación de imágenes y permite una edición dinámica y flexible, su principal debilidad radica en la falta de consistencia física, lo que puede traducirse en imágenes con artefactos visuales o comportamientos poco realistas ante cambios en las condiciones de escena.
En este contexto surge la representación intrínseca de imágenes como un enfoque prometedor que equilibra estos retos. Esta técnica divide la imagen en canales fundamentales o intrínsecos, tales como la geometría, los materiales y la iluminación, facilitando el control y la edición precisa de cada aspecto durante la síntesis. No obstante, la representación tradicional de materiales basada en PBR enfrenta dificultades para manejar superficies complejas, especialmente aquellas con alta especularidad o que son transparentes como el vidrio o las ventanas, limitando así la aplicación en escenarios que requieren tales detalles. La innovación que aporta el método Extended PBR Materials (ePBR) reside en la ampliación del marco de representación intrínseca para integrar tanto las propiedades de reflexión como de transmisión de la luz. Esto se traduce en una capacidad inédita para sintetizar materiales transparentes sin sacrificar la consistencia física ni la interpretabilidad del proceso de renderizado.
Esta combinación permite que ePBR no solo reproduzca fielmente la apariencia visual de fenómenos ópticos complejos, sino que también proporcione controles precisos para la edición y manipulación de los materiales de forma determinista. El enfoque propuesto se basa en un marco explícito de composición intrínseca que segmenta cada componente visual de manera clara y cuantificable. Gracias a esta estructura, se logra una síntesis de imágenes que es reproducible y explica el comportamiento resultante a través de componentes medibles como la reflectancia y la transmitancia. Así, los artistas, diseñadores y desarrolladores pueden intervenir directamente en las propiedades de los materiales extendidos, logrando efectos visuales que antes eran difíciles o imposibles con métodos convencionales. Este avance representa un paso adelante significativo en la creación de imágenes fotorrealistas, especialmente en la representación de superficies transparentes que poseen una doble complejidad: la deformación visual causada por transmisión y refracción y la interacción a nivel superficial con la luz reflejada.
La inclusión de estas propiedades en un modelo intrínseco conduce a resultados superiores para escenas donde el vidrio, el agua o materiales similares juegan un papel fundamental en la percepción visual. Además, al mantener un equilibrio entre respeto a las leyes físicas y practicidad computacional, ePBR se posiciona como una herramienta atractiva para aplicaciones que requieran imágenes realistas en tiempo razonable. Los tiempos de cálculo, si bien mayores que las aproximaciones exclusivamente basadas en aprendizaje, siguen siendo manejables, a diferencia del renderizado físico tradicional, abriendo la puerta a su integración en pipelines creativos donde la flexibilidad y el realismo son esenciales. En la actualidad, la implementación de ePBR se presenta como una contribución académica relevante que tiene el potencial de transformar industrias relacionadas con la síntesis de imágenes. Las áreas de efectos visuales, videojuegos y simulación arquitectónica son algunos ejemplos donde la representación precisa y editable de materiales transparentes y especulares puede mejorar significativamente la experiencia visual y la interacción.
Este método también puede fomentar nuevas líneas de investigación que exploren aún más la representación detallada de otros tipos de fenómenos ópticos complejos, además de la reflexión y transmisión, como la dispersión volumétrica o la fluorescencia. La base intrínseca y explícita de su representación provee un marco adaptable y extensible para futuras mejoras. Para profesionales y entusiastas del campo, comprender el funcionamiento y las ventajas del ePBR puede ser clave para seleccionar las técnicas adecuadas en proyectos que demanden alta calidad visual. Disponer de materiales ampliados con control explícito y precisión en la síntesis permite no solo mayor realismo, sino también una versatilidad que abre nuevas posibilidades creativas y técnicas. En resumen, la propuesta ePBR marca un hito en la evolución de la síntesis de imágenes al superar limitaciones previas en la representación de materiales complejos, incrementando la fidelidad visual sin perder eficiencia ni control.
Al integrar explícitamente la reflexión y transmisión en el modelo intrínseco, ofrece un balance óptimo para quienes buscan resultados ajustables, coherentes y estéticamente sobresalientes. Con ello, no solo se impulsa la investigación en gráficos por computadora y visión, sino que se potencia la creación de mundos digitales más inmersivos y realistas para diversos usos profesionales y creativos.
