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SIGGRAPH 2022最佳技術(shù)論文獎(jiǎng)重磅出爐！北大陳寶權(quán)團(tuán)隊(duì)獲榮譽(yù)提名

共 5310字，需瀏覽 11分鐘

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2022-07-12 18:37


  新智元報(bào)道  

編輯：David
【新智元導(dǎo)讀】SIGGRAPH 2022最佳技術(shù)論文獎(jiǎng)揭曉！北大陳寶權(quán)教授團(tuán)隊(duì)論文獲榮譽(yù)提名獎(jiǎng)。

計(jì)算機(jī)圖形領(lǐng)域頂會(huì)SIGGRAPH 2022最佳技術(shù)論文獎(jiǎng)揭曉！
 
今年，SIGGRAPH提供了兩種提交研究成果的方式：期刊論文和會(huì)議論文，前者是往年同一計(jì)劃的延續(xù)，后者是以較短的形式分享觀點(diǎn)。
 

另外，SIGGRAPH 2022今年新推出了技術(shù)論文獎(jiǎng)，包括最佳論文獎(jiǎng)和榮譽(yù)提名獎(jiǎng)。這些論文因研究的突出性和對(duì)計(jì)算機(jī)圖形和交互技術(shù)研究的未來(lái)的創(chuàng)新貢獻(xiàn)而被選中。
 
正式頒獎(jiǎng)將于8月11日溫哥華舉行的SIGGRAPH 2022閉幕式上舉行。
 
此次技術(shù)論文獎(jiǎng)共評(píng)出最佳論文5篇，榮譽(yù)提名獎(jiǎng)10篇。其中，北大陳寶權(quán)教授團(tuán)隊(duì)的工作獲得榮譽(yù)提名獎(jiǎng)。

最佳論文獎(jiǎng)（5篇）


1. Image Features Influence Reaction Time: A Learned Probabilistic Perceptual Model for Saccade Latency 
 
本文提出了一個(gè)受神經(jīng)學(xué)啟發(fā)的知覺(jué)模型，預(yù)測(cè)眼睛的反應(yīng)時(shí)間，作為屏幕上觀察到的圖像特征的函數(shù)。本文的模型可以作為預(yù)測(cè)和改變電子競(jìng)技和AR/VR應(yīng)用中反應(yīng)延遲的指標(biāo)。   

 
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2205.02437.pdf    
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：紐約大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校、英偉達(dá)研究院
 
2. CLIPasso: Semantically-Aware Object Sketching 
 
本文提出了CLIPasso，一種在不同抽象層次上繪制物體草圖的方法。我們把草圖定義為一組筆畫(huà)，并使用一個(gè)可區(qū)分的光柵化器來(lái)優(yōu)化筆畫(huà)的參數(shù)，以適應(yīng)基于CLIP的知覺(jué)損失。抽象程度通過(guò)改變筆畫(huà)的數(shù)量來(lái)控制。
 
 
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2202.05822.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：特拉維夫大學(xué)，洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院、Reichman大學(xué)
 
3. Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding        
 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為圖形基元的高質(zhì)量表示而出現(xiàn)，如帶符號(hào)的距離函數(shù)、光場(chǎng)、紋理等。我們的方法可以在幾秒鐘內(nèi)訓(xùn)練出這樣的基元，并在幾毫秒內(nèi)完成渲染，從而使它們可以在圖形算法的內(nèi)循環(huán)中使用，而以前它們可能被忽略。 
 
 
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2201.05989.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：英偉達(dá)
 
4. Spelunking the Deep: Guaranteed Queries on General Neural Implicit Surfaces       
   
這項(xiàng)工作為神經(jīng)隱含曲面開(kāi)發(fā)了幾何查詢(xún)，如射線投射、最接近點(diǎn)、交叉點(diǎn)測(cè)試、建立空間層次等。關(guān)鍵工具是范圍分析，可自動(dòng)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的局部界限。由此產(chǎn)生的查詢(xún)的準(zhǔn)確性有保證，即使在隨機(jī)初始化的網(wǎng)絡(luò)上。
 
 
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2202.02444.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：多倫多大學(xué)，Adobe
 
5. DeepPhase: Periodic Autoencoders for Learning Motion Phase Manifolds    
 
本文提出了一個(gè)周期性自動(dòng)編碼器，它可以從非結(jié)構(gòu)化運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)身體運(yùn)動(dòng)的空間-時(shí)間結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生一個(gè)多維相位流形，有助于增強(qiáng)神經(jīng)角色控制器和各種任務(wù)的運(yùn)動(dòng)匹配，包括各種運(yùn)動(dòng)、比如隨音樂(lè)跳舞或足球中的運(yùn)球等。
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：愛(ài)丁堡大學(xué)、藝電公司、香港大學(xué)
 
一作Github：
https://github.com/sebastianstarke/AI4Animation
 

榮譽(yù)提名獎(jiǎng)（10篇）


1. Joint Neural Phase Retrieval and Compression for Energy- and Computation-efficient Holography on the Edge    
 
本文提出了一個(gè)聯(lián)合生成和壓縮純相位全息圖的框架，并在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)了高遠(yuǎn)程傳輸效率和圖像重建質(zhì)量。通過(guò)在信息編碼過(guò)程和相位解碼程序之間不對(duì)稱(chēng)的計(jì)算分配，證明了邊緣全息顯示設(shè)備的低計(jì)算和能源成本。
 
 
論文鏈接：
https://www.immersivecomputinglab.org/wp-content/uploads/2022/07/Hologram_compression_network_11-compressed.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：山東大學(xué)、普林斯頓大學(xué)，北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校、紐約大學(xué)、北京大學(xué)
 
2. Computational Design of High-level Interlocking Puzzles         
   
本文提出了一種計(jì)算方法，根據(jù)用戶指定的謎題形狀、謎底數(shù)量和難度來(lái)設(shè)計(jì)高級(jí)聯(lián)鎖謎題。我們的關(guān)鍵思想是利用一個(gè)新的拆解圖來(lái)表示聯(lián)鎖謎題的所有可能配置，并指導(dǎo)謎題設(shè)計(jì)過(guò)程。
 
 
論文鏈接：
https://sutd-cgl.github.io/supp/Publication/projects/2022-SIGGRAPH-High-LevelPuzzle/download/2022-SIGGRAPH-High-LevelPuzzle.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：新加坡科技大學(xué)；蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院；奧地利IST公司
 
3. Sparse Ellipsometry: Portable Acquisition of Polarimetric SVBRDF and Shape With Unstructured Flash Photography  
 
本文提出了稀疏橢圓測(cè)量法，這是一種便攜式的偏振測(cè)量采集方法，可以同時(shí)采集偏振的SVBRDF和3D形狀。本文還開(kāi)發(fā)了一個(gè)完整的偏光SVBRDF模型，包括漫反射和鏡面反射，以及單一散射，并設(shè)計(jì)了一個(gè)新的偏光反演算法。
 
 
論文鏈接：
http://vclab.kaist.ac.kr/siggraph2022p1/index.html
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院（KAIST）；薩拉戈薩大學(xué)-I3A；微軟亞洲研究院；
 
4. Umbrella Meshes: Volumetric Elastic Mechanisms for Freeform Shape Deployment
 
傘狀網(wǎng)格是一種可優(yōu)化的彎曲活性結(jié)構(gòu)，從一個(gè)緊湊的制造狀態(tài)，部署到一個(gè)自由形狀的設(shè)計(jì)表面。本文提出了一個(gè)完整的反設(shè)計(jì)管道，結(jié)合基于物理學(xué)的模擬，在求解組成單元格機(jī)制的幾何參數(shù)時(shí)，對(duì)結(jié)構(gòu)的彈性變形進(jìn)行精確建模。
 
 
論文鏈接：
https://lgg.epfl.ch/publications/2022/UmbrellaMeshes/paper.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院、加州大學(xué)戴維斯分校、休斯頓大學(xué)
 
5. Sketch2Pose: Estimating a 3D Character Pose From a Bitmap Sketch 
       
藝術(shù)家們經(jīng)常通過(guò)光柵草圖來(lái)捕捉角色的姿勢(shì)，然后以這些草圖為參考，在三維動(dòng)畫(huà)軟件中辛苦地?cái)[出一個(gè)三維角色。我們提出了第一個(gè)從單一的位圖草圖中推斷出三維角色姿勢(shì)的系統(tǒng)，產(chǎn)生了與觀眾期望一致的姿勢(shì)。
 

論文鏈接：
http://www-labs.iro.umontreal.ca/~bmpix/sketch2pose/sketch2pose.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：蒙特利爾大學(xué)
 
6. Facial Hair Tracking for High Fidelity Performance Capture  
 
面部毛發(fā)是面部表演捕捉中一個(gè)基本被忽視的問(wèn)題，它要求演員在捕捉過(guò)程中把胡子刮干凈。我們提出了第一個(gè)可以重建和跟蹤三維面部毛發(fā)纖維的方法，并在動(dòng)態(tài)的面部表演中近似于底層皮膚。

 
論文信息：
https://s2022.siggraph.org/presentation/?id=papers_418&sess=sess112
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院，迪士尼研究中心
 
7. Towards Practical Physical-optics Rendering    
 
本文提出了一個(gè)實(shí)用的物理光傳輸框架，能夠在渲染中再現(xiàn)全局衍射和波干擾效應(yīng)。與現(xiàn)有的方法不同，我們能夠用復(fù)雜的相干感知材料來(lái)渲染逼真、精細(xì)的場(chǎng)景，在整個(gè)過(guò)程中考慮到了光的波性，而且性能接近輻射渲染器。
 
 
論文鏈接：
https://sites.cs.ucsb.edu/~lingqi/publications/202203_practical_plt_paper_lowres.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：加州大學(xué)圣芭芭拉分校
 
8. Free2CAD: Parsing Freehand Drawings Into CAD Commands 
 
本文提出了Free2CAD，用戶可以畫(huà)出一個(gè)形狀，我們的系統(tǒng)將輸入的筆畫(huà)解析成CAD命令，以再現(xiàn)畫(huà)好的物體。從技術(shù)上講，我們把基于草圖的CAD建模作為一個(gè)序列到序列的轉(zhuǎn)換問(wèn)題，輸入的筆觸被分組以對(duì)應(yīng)單個(gè)的CAD操作。  
 
 
論文鏈接：
https://geometry.cs.ucl.ac.uk/projects/2022/free2cad/paper_docs/Free2CAD_SIG_2022.pdf
      
發(fā)文機(jī)構(gòu)：INRIA，蔚藍(lán)海岸大學(xué)，倫敦大學(xué)學(xué)院，微軟亞洲研究院，Adobe研究院
 
9. Grid-free Monte Carlo for PDEs With Spatially Varying Coefficients    

本文描述了一種方法來(lái)解決復(fù)雜幾何域上具有空間變化系數(shù)的偏微分方程（PDE），不需要對(duì)幾何或系數(shù)函數(shù)進(jìn)行任何近似。本文主要貢獻(xiàn)是通過(guò)從體積渲染的蒙特卡洛技術(shù)中獲得靈感，擴(kuò)展了WoS算法。
 
 
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2201.13240.pdf
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，達(dá)特茅斯學(xué)院
 
10. Implicit Neural Representation for Physics-driven Actuated Soft Bodies    
     
本文通過(guò)定義一個(gè)函數(shù)，使材料空間中的空間點(diǎn)與控制參數(shù)之間形成連續(xù)的映射，來(lái)控制主動(dòng)軟體。這使我們能夠捕捉到信號(hào)的主導(dǎo)頻率，使該方法不受離散化影響，并可廣泛適用。
 
論文信息（一作個(gè)人主頁(yè)）：
https://people.inf.ethz.ch/~linyang/
 
發(fā)文機(jī)構(gòu)：蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院
 
自 1974 年以來(lái)，ACM SIGGRAPH 一直在促進(jìn)和慶祝計(jì)算機(jī)圖形和交互技術(shù)方面的創(chuàng)新，建立能夠發(fā)明、教育、啟發(fā)和重新定義計(jì)算機(jī)圖形領(lǐng)域的社區(qū)。
 
參考資料：
https://blog.siggraph.org/2022/07/siggraph-2022-technical-papers-awards-best-papers-and-honorable-mentions.html/



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