SIGGRAPH 2025獎項出爐：上科大、廈大入選最佳論文_姑蘇

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機器之心報道
編輯：澤南、陳陳

讓我們祝賀獲獎者。

本周三，全球圖形學領域的頂級會議 SIGGRAPH 公開了今年的論文獎項。
SIGGRAPH 自 1974 年起由美國計算機協會計算機圖形專業組（ACM SIGGRAPH）每年組織舉辦。該會議在圖形圖像技術，計算機軟硬件等方面都有著相當高的影響力。如今，大會涵蓋的技術領域包含動畫、模擬、成像、幾何、建模、渲染、人機交互、觸覺、制造、機器人、可視化、音頻、光學、編程語言、沉浸式體驗、生成式人工智能和視覺計算機器學習等。
今年的 SIGGRAPH 大會將在 8 月 10-14 日在加拿大溫哥華舉行，根據此前信息，共有 306 篇技術論文被接收。
最佳論文獎
今年大會共評選出 5 篇最佳論文，國內機構收獲頗豐，包括上海科技大學、華中科技大學、廈門大學、清華大學在內的機構獲獎。以下是獲獎及提名論文的簡要介紹。
論文 1：Shape Space Spectra

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.10099
機構：多倫多大學、Meta、MIT
作者：Yue Chang Otman Benchekroun Maurizio M. Chiaramonte Peter Yichen Chen Eitan Grinspu

論文作者之一常悅（Yue Chang），現在是多倫多大學的一名博士生，導師是 Eitan Grinspun 教授。在攻讀博士學位之前，常悅在北京大學獲得了碩士學位， 2019 年在北京航空航天大學獲得了學士學位。
論文摘要：對微分算子（如拉普拉斯算子或彈性能量 Hessian 矩陣）的特征分析通常局限于單一幾何形狀及其離散化形式，這極大的限制了 ROM（reduced order modeling）的應用范圍。
本文引入了形狀 - 空間特征分析來計算連續參數化形狀家族中的特征函數。這些特征函數是通過最小化變分原理獲得的。為了處理多重性點上的本征值優勢交換，本文在優化過程中加入了動態重排序。該方法與離散化無關且可微分，使得其能夠應用于聲音合成、運動和彈性動力學模擬等領域。
論文 2：CAST: Component-Aligned 3D Scene Reconstruction From an RGB Image

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.12894
機構：上海科技大學、影眸科技、華中科技大學
作者：Kaixin Yao Longwen Zhang Xinhao Yan Yan Zeng Qixuan Zhang Jiayuan Gu Wei Yang Lan Xu Jingyi Yu

這篇獲獎論文作者全部來自國內機構。此外， 2024年該團隊也曾獲得兩項SIGGRAPH最佳論文提名。
論文摘要：從單幅 RGB 圖像恢復高質量的 3D 場景在計算機圖形學中是一項極具挑戰性的任務。當前的方法常常受限于特定領域或低質量的對象生成。
為了解決這些問題，本文提出了一種新穎的 3D 場景重建方法：CAST（基于單幅 RGB 圖像的組件對齊 3D 場景重建）。
CAST 首先從輸入圖像中提取物體級別的 2D 分割信息和相對深度數據，隨后通過基于 GPT 的模型分析物體間的空間關系。這種方法能夠理解場景中各物體間的相互關聯，從而確保更連貫的三維重建結果。
然后， CAST 采用遮擋感知的大規模 3D 生成模型，獨立生成每個物體的完整幾何形狀，并使用掩碼自編碼器 (MAE) 和點云調節來減輕遮擋和部分物體信息的影響，確保與源圖像的幾何形狀和紋理精確對齊。
最后， CAST 采用了物理感知校正機制，利用細粒度關系圖生成約束圖，引導物體姿態的優化，確保物理一致性和空間連貫性。
實驗表明， CAST 支持開放詞匯重建，在遮擋管理、物體精確對齊以及與輸入的物理一致性方面表現出色，為虛擬內容創作和機器人技術開辟了新的可能性。
論文 3：TokenVerse: Versatile Multi-Concept Personalization in Token Modulation Space

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.12224
機構：Google DeepMind 、特拉維夫大學等
作者：Daniel Garibi Shahar Yadin Roni Paiss Omer Tov Shiran Zada Ariel Ephrat Tomer Michaeli Inbar Mosseri Tali Dekel

論文摘要：本文提出了 TokenVerse—— 一種利用經過預訓練的文本到圖像擴散模型進行多概念個性化的方法。 TokenVerse 可以從單張圖片中分離出復雜的視覺元素和屬性，同時能夠無縫地即插即用地生成從多張圖片中提取的概念組合。
與現有研究不同， TokenVerse 可以處理包含多個概念的多張圖像，也支持物體、配件、材質、姿態和光照等廣泛的概念。
論文 4：Vector-Valued Monte Carlo Integration Using Ratio Control Variates

論文地址：https://weschang.com/publications/vvmc/vvmc.pdf
機構：加州大學圣地亞哥分校、谷歌
作者：Haolin Lu Delio Vicini Wesley Chang Tzu-Mao Li

論文摘要：方差縮減技術被廣泛用于降低蒙特卡洛積分的噪聲。然而，這些技術通常假設被積函數為標量值。為了解決這個問題，本文引入了比率控制變量，這是一種利用基于比率的方法而非傳統的基于差分的控制變量的估計器。
論文 5：Transformer IMU Calibrator: Dynamic On-body IMU Calibration for Inertial Motion Capture

論文地址：https://orca.cardiff.ac.uk/id/eprint/177840/1/TIC_camera_ready.pdf
機構：廈門大學、伯恩茅斯大學、清華大學、加的夫大學
作者：Chengxu Zuo、Jiawei Huang、Xiao Jiang、Yuan Yao、Xiangren Shi、Rui Cao、Xinyu Yi、Feng Xu、Shihui Guo、Yipeng Qin

論文摘要：本文提出了一種全新稀疏慣性運動捕捉系統動態標定方法，該方法首次突破了 IMU 標定中嚴格的絕對靜態假設，即坐標漂移′和測量偏移在整個運動過程中保持不變，從而顯著擴展了其應用場景。
在該研究中，作者在兩個寬松的假設下實現了′和的實時估計：i）矩陣在短時間窗口內變化可忽略不計；ii）人體運動 / IMU 讀數在這樣的時間窗口內具有多樣性。直觀地看，第一個假設減少了候選矩陣的數量，第二個假設提供了多樣化的約束，這大大減少了解空間，并允許從實時的短暫 IMU 讀數歷史中精確估計 ′ 和。為了實現這一點，作者創建了配對 ′、矩陣和 IMU 讀數的合成數據集，并使用基于 Transformer 的模型學習它們的映射。他們還設計了一個基于 IMU 讀數多樣性的校準觸發器，以確保在應用我們的方法之前滿足假設 ii) 。該工作是第一個實現隱式 IMU 校準、使用稀疏 IMU 實現長期精確運動捕捉的工作。
最佳論文榮譽提名

論文：Lifting the Winding Number: Precise Discontinuities in Neural Fields for Physics Simulation
作者：Yue Chang Mengfei Liu Zhecheng Wang Peter Yichen Chen Eitan Grinspun
論文：A Monte Carlo Rendering Framework for Simulating Optical Heterodyne Detection
作者：Juhyeon Kim Craig Benko Magnus Wrenninge Ryusuke Villemin Zeb Barber Wojciech Jarosz Adithya Pediredla
論文：Rectangular Surface Parameterization
作者：Etienne Corman Keenan Crane
論文：High-Performance CPU Cloth Simulation Using Domain-Decomposed Projective Dynamics
作者：Zixuan Lu Ziheng Liu Lei Lan Huamin Wang Yuko Ishiwaka Chenfanfu Jiang Kui Wu Yin Yang
論文：Variational Surface Reconstruction Using Natural Neighbors
作者：Jianjun Xia Tao Ju
論文：Moment Bounds Are Differentiable: Efficiently Approximating Measures in Inverse Rendering
作者：Markus Worchel Marc Alexa
論文：Clebsch Gauge Fluid on Particle Flow Maps
作者：Zhiqi Li Candong Lin Duowen Chen Xinyi Zhou Shiying Xiong Bo Zhu
論文：Faraday Cage Estimation of Normals for Point Clouds and Ribbon Sketches
作者：Daniel Scrivener Daniel Cui Ellis Coldren Mazdak Abulnaga Mikhail Bessmeltsev Edward Chien
論文：C-Tubes: Design of Tubular Structures From Developable Strips
作者：Klara Mundilova Michele Vidulis Quentin Becker Florin Isvoranu Mark Pauly

時間檢驗獎
今年是 SIGGRAPH 設立時間檢驗獎的第三年，大會對 2013-2015 年間的入選論文進行了評選，并最終選出了四篇獲獎的，對業界影響深遠的研究。
論文1：Unified Particle Physics for Real-Time Applications (2014)
本文提出了一個用于實時視覺效果的統一動力學框架，該框架使用通過約束連接的粒子作為基本構建塊。該框架靈活地模擬氣體、液體、可變形固體、剛體以及具有雙向相互作用的布料。此外，它還引入了一個基于位置動力學的并行約束求解器，解決了傳統基于粒子方法長期存在的計算問題。該框架已實現眾多實時應用，并被廣泛應用于各個領域。

論文鏈接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/2601097.2601152
作者：Miles Macklin、Matthias Müller、Nuttapong Chentanez、Tae-Yong Kim

論文2：Learning Visual Similarity for Product Design With Convolutional Neural Networks (2015)
該論文是首批將現代卷積神經網絡 (CNN) 引入 SIGGRAPH 的論文之一，它幫助塑造了計算機圖形學的未來研究方向，并成為被廣泛引用的參考文獻。除了實現其核心目標 —— 在從復雜場景到孤立物體等各種圖像領域進行視覺跨類別和風格感知搜索之外，它還在 CNN 訓練方法和眾包收集訓練數據方面實現了關鍵的技術進步。

論文鏈接：https://doi.org/10.1145/2766959
作者：Sean Bell、Kavita Bala

論文3：Medial Skeleton of Point Cloud (2013)
本文介紹了一種用于三維點云的魯棒曲線骨架表示方法，該方法無需高質量的輸入或嚴格的幾何或拓撲約束即可準確捕捉形狀中心。它為工廠、道路地圖、建筑、船舶分析和建模等各種應用提供了一個極具吸引力的解決方案。至今，它仍然是該領域的重要參考文獻。

論文鏈接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/2461912.2461913
作者：Hui Huang、Shihao Wu、Daniel Cohen-Or、Minglun Gong、Hao Zhang、Guiqing Li、Baoquan Chen

【SIGGRAPH 2025獎項出爐：上科大、廈大入選最佳論文】論文4：Embree：A Kernel Framework for Efficient CPU Ray Tracing (2014)
該論文介紹了 Embree 系統，并詳細描述了構建專業級模塊化光線追蹤框架所需的條件。它以簡潔優雅的架構實現了卓越的性能，并提供了一個開源實現，至今已被廣泛采用。該項目至今仍在活躍，并持續造福于研究社區。