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來源：新智元

【導讀】SIGGRAPH 2022最佳技術(shù)論文獎揭曉！北大陳寶權(quán)教授團隊論文獲榮譽提名獎。

計算機圖形領域頂會SIGGRAPH 2022最佳技術(shù)論文獎揭曉！

今年，SIGGRAPH提供了兩種提交研究成果的方式：期刊論文和會議論文，前者是往年同一計劃的延續(xù)，后者是以較短的形式分享觀點。

另外，SIGGRAPH 2022今年新推出了技術(shù)論文獎，包括最佳論文獎和榮譽提名獎。這些論文因研究的突出性和對計算機圖形和交互技術(shù)研究的未來的創(chuàng)新貢獻而被選中。

正式頒獎將于8月11日溫哥華舉行的SIGGRAPH 2022閉幕式上舉行。

此次技術(shù)論文獎共評出最佳論文5篇，榮譽提名獎10篇。其中，北大陳寶權(quán)教授團隊的工作獲得榮譽提名獎。

最佳論文獎（5篇）

1. Image Features Influence Reaction Time: A Learned Probabilistic Perceptual Model for Saccade Latency

本文提出了一個受神經(jīng)學啟發(fā)的知覺模型，預測眼睛的反應時間，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測和改變電子競技和AR/VR應用中反應延遲的指標。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2205.02437.pdf

發(fā)文機構(gòu)：紐約大學、普林斯頓大學、北卡羅來納大學教堂山分校、英偉達研究院

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，并使用一個可區(qū)分的光柵化器來優(yōu)化筆畫的參數(shù)，以適應基于CLIP的知覺損失。抽象程度通過改變筆畫的數(shù)量來控制。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2202.05822.pdf

發(fā)文機構(gòu)：特拉維夫大學，洛桑聯(lián)邦理工學院、Reichman大學

3. Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding

神經(jīng)網(wǎng)絡作為圖形基元的高質(zhì)量表示而出現(xiàn)，如帶符號的距離函數(shù)、光場、紋理等。我們的方法可以在幾秒鐘內(nèi)訓練出這樣的基元，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)文機構(gòu)：英偉達

4. Spelunking the Deep: Guaranteed Queries on General Neural Implicit Surfaces

這項工作為神經(jīng)隱含曲面開發(fā)了幾何查詢，如射線投射、最接近點、交叉點測試、建立空間層次等。關(guān)鍵工具是范圍分析，可自動計算神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的局部界限。由此產(chǎn)生的查詢的準確性有保證，即使在隨機初始化的網(wǎng)絡上。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2202.02444.pdf

發(fā)文機構(gòu)：多倫多大學，Adobe

5. DeepPhase: Periodic Autoencoders for Learning Motion Phase Manifolds

本文提出了一個周期性自動編碼器，它可以從非結(jié)構(gòu)化運動數(shù)據(jù)中學習身體運動的空間-時間結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡產(chǎn)生一個多維相位流形，有助于增強神經(jīng)角色控制器和各種任務的運動匹配，包括各種運動、比如隨音樂跳舞或足球中的運球等。

發(fā)文機構(gòu)：愛丁堡大學、藝電公司、香港大學

一作Github：

https://github.com/sebastianstarke/AI4Animation

榮譽提名獎（10篇）

1. Joint Neural Phase Retrieval and Compression for Energy- and Computation-efficient Holography on the Edge

本文提出了一個聯(lián)合生成和壓縮純相位全息圖的框架，并在邊緣設備上實現(xiàn)了高遠程傳輸效率和圖像重建質(zhì)量。通過在信息編碼過程和相位解碼程序之間不對稱的計算分配，證明了邊緣全息顯示設備的低計算和能源成本。

論文鏈接：

https://www.immersivecomputinglab.org/wp-content/uploads/2022/07/Hologram_compression_network_11-compressed.pdf

發(fā)文機構(gòu)：山東大學、普林斯頓大學，北卡羅來納大學教堂山分校、紐約大學、北京大學

2. Computational Design of High-level Interlocking Puzzles

本文提出了一種計算方法，根據(jù)用戶指定的謎題形狀、謎底數(shù)量和難度來設計高級聯(lián)鎖謎題。我們的關(guān)鍵思想是利用一個新的拆解圖來表示聯(lián)鎖謎題的所有可能配置，并指導謎題設計過程。

論文鏈接：

https://sutd-cgl.github.io/supp/Publication/projects/2022-SIGGRAPH-High-LevelPuzzle/download/2022-SIGGRAPH-High-LevelPuzzle.pdf

發(fā)文機構(gòu)：新加坡科技大學；蘇黎世聯(lián)邦理工學院；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量法，這是一種便攜式的偏振測量采集方法，可以同時采集偏振的SVBRDF和3D形狀。本文還開發(fā)了一個完整的偏光SVBRDF模型，包括漫反射和鏡面反射，以及單一散射，并設計了一個新的偏光反演算法。

論文鏈接：

http://vclab.kaist.ac.kr/siggraph2022p1/index.html

發(fā)文機構(gòu)：韓國科學技術(shù)院（KAIST）；薩拉戈薩大學-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)，從一個緊湊的制造狀態(tài)，部署到一個自由形狀的設計表面。本文提出了一個完整的反設計管道，結(jié)合基于物理學的模擬，在求解組成單元格機制的幾何參數(shù)時，對結(jié)構(gòu)的彈性變形進行精確建模。

論文鏈接：

https://lgg.epfl.ch/publications/2022/UmbrellaMeshes/paper.pdf

發(fā)文機構(gòu)：瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院、加州大學戴維斯分校、休斯頓大學

5. Sketch2Pose: Estimating a 3D Character Pose From a Bitmap Sketch

藝術(shù)家們經(jīng)常通過光柵草圖來捕捉角色的姿勢，然后以這些草圖為參考，在三維動畫軟件中辛苦地擺出一個三維角色。我們提出了第一個從單一的位圖草圖中推斷出三維角色姿勢的系統(tǒng)，產(chǎn)生了與觀眾期望一致的姿勢。

論文鏈接：

http://www-labs.iro.umontreal.ca/~bmpix/sketch2pose/sketch2pose.pdf

發(fā)文機構(gòu)：蒙特利爾大學

6. Facial Hair Tracking for High Fidelity Performance Capture

面部毛發(fā)是面部表演捕捉中一個基本被忽視的問題，它要求演員在捕捉過程中把胡子刮干凈。我們提出了第一個可以重建和跟蹤三維面部毛發(fā)纖維的方法，并在動態(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)文機構(gòu)：蘇黎世聯(lián)邦理工學院，迪士尼研究中心

7. Towards Practical Physical-optics Rendering

本文提出了一個實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。與現(xiàn)有的方法不同，我們能夠用復雜的相干感知材料來渲染逼真、精細的場景，在整個過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)文機構(gòu)：加州大學圣芭芭拉分校

8. Free2CAD: Parsing Freehand Drawings Into CAD Commands

本文提出了Free2CAD，用戶可以畫出一個形狀，我們的系統(tǒng)將輸入的筆畫解析成CAD命令，以再現(xiàn)畫好的物體。從技術(shù)上講，我們把基于草圖的CAD建模作為一個序列到序列的轉(zhuǎn)換問題，輸入的筆觸被分組以對應單個的CAD操作。

論文鏈接：

https://geometry.cs.ucl.ac.uk/projects/2022/free2cad/paper_docs/Free2CAD_SIG_2022.pdf

發(fā)文機構(gòu)：INRIA，蔚藍海岸大學，倫敦大學學院，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解決復雜幾何域上具有空間變化系數(shù)的偏微分方程（PDE），不需要對幾何或系數(shù)函數(shù)進行任何近似。本文主要貢獻是通過從體積渲染的蒙特卡洛技術(shù)中獲得靈感，擴展了WoS算法。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2201.13240.pdf

發(fā)文機構(gòu)：卡內(nèi)基梅隆大學，達特茅斯學院

10. Implicit Neural Representation for Physics-driven Actuated Soft Bodies

本文通過定義一個函數(shù)，使材料空間中的空間點與控制參數(shù)之間形成連續(xù)的映射，來控制主動軟體。這使我們能夠捕捉到信號的主導頻率，使該方法不受離散化影響，并可廣泛適用。

論文信息（一作個人主頁）：

https://people.inf.ethz.ch/~linyang/

發(fā)文機構(gòu)：蘇黎世聯(lián)邦理工學院

自 1974 年以來，ACM SIGGRAPH 一直在促進和慶祝計算機圖形和交互技術(shù)方面的創(chuàng)新，建立能夠發(fā)明、教育、啟發(fā)和重新定義計算機圖形領域的社區(qū)。

參考資料：

https://blog.siggraph.org/2022/07/siggraph-2022-technical-papers-awards-best-papers-and-honorable-mentions.html/

SIGGRAPH 2022最佳技術(shù)論文獎重磅出爐！超多酷炫成果

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最佳論文獎（5篇）

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