賈佳亞、徐立研究工作獲 SIGGRAPH Asia 2024 時間檢驗獎 丨 AI 頂會直擊

稍後我們將推出更精彩的現場採訪報導文。

作者丨朱可軒

編輯丨陳彩嫻

香港時間 12 月 3 日，SIGGRAPH ASIA 2024 在日本東京召開。

作為第十七屆會議，這是 SIGGRAPH ASIA 第三次回歸東京。今早，大會技術論文主席 Michael Wimmer 在會上正式頒發了最佳論文等獎項。

近年來，SIGGRAPH ASIA 的論文提交數量呈直線上升，此次共收到提交的論文 900 篇。

在所提交的論文中，共包含有六大主題，其中幾何/建模佔比達 28%，影片/成像佔比 23%，可視化/渲染佔比為 19%，動畫/模擬佔比為 18%，其他包括應用、VR、硬件在內的類別分別佔比為 6%、5%和 1%。

最終，本屆 SIGGRAPH ASIA 接受了 146 篇會議論文及 119 篇期刊論文，總論文接受率達 29.4%。

獲獎詳情

在授獎論文中，Best Paper 共有 7 篇，有華人參與的論文共 4 篇。

在此之中，Georgia Institute of Technology 的全華人團隊一篇《Particle-Laden Fluid on Flow Maps》入選最佳論文。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2409.06246

該論文提出了一種新穎的框架，使用粒子流圖模擬墨水作為粒子載流，解決了現有流圖技術的局限性，這些技術難以應對粘度和阻力等耗散力，從而將應用範圍從求解歐拉方程擴展到求解具有精確粘度和載流粒子處理的納維-斯托克斯方程。

主要貢獻在於兩個粒子系統的耦合機制，通過求解泊鬆系統將物理沉積物粒子和虛擬流圖粒子耦合在背景網格上。同時，實施了一種新穎的路徑積分公式，將粘度和阻力納入粒子流圖過程。

此方法能夠對各種粒子載流現象進行最先進的模擬，例如懸浮液滴尾部的膨脹和破碎、圓環形成、圓環解體和沉澱液滴的聚結。特別是，通過準確捕捉渦球、粘性尾部、分形分支和分層結構，提供了高保真度的墨水擴散模擬。

值得一提的是，賈佳亞和其學生齊曉娟的團隊雙雙成為了 Honorable Metion Award 和 Test of Time Award 中唯一的華人獲獎團隊。

後者團隊的論文《TEXGen: a Generative Diffusion Model for Mesh Textures》由港大、北航、清華和 VAST 團隊共同撰寫。

論文簡介中提到，此篇論文主要擺脫了依賴預先訓練的 2D 擴散模型進行 3D 紋理測試時優化的傳統方法，專注於 UV 紋理空間本身的學習基本問題。

首次訓練了一個能夠以前饋方式直接生成高解像度紋理圖的大型擴散模型。為了促進高解像度 UV 空間中的高效學習，提出了一種可擴展的網絡架構，將 UV 圖上的卷積與點雲上的注意層交錯。

同時，利用這種架構設計，該團隊訓練了一個 7 億參數的擴散模型，該模型可以在文本提示和單視圖圖像的引導下生成 UV 紋理圖。一旦訓練完成，這一模型將自然支持各種擴展應用，包括文本引導的紋理修復、稀疏視圖紋理完成和文本驅動的紋理合成。

論文鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2411.14740

代碼地址：

https://cvmi-lab.github.io/TEXGen/

此外，賈佳亞帶領團隊的獲獎論文題為《Structure extraction from texture via relative total variation》，一作是商湯科技 CEO 徐立，同時他也是賈佳亞的學生。

論文鏈接：http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/texturesep/texturesep12.pdf

該篇論文於 2012 年最初發表，被大會評選為經受時間檢驗的論文之一。

其中提出了一種基於總變差形式新模型，可以有效分解圖像中的結構信息和紋理，並且無需特別指定紋理是否規則或對稱。

其他 Honorable Metion Award 和 Test of Time Award 獲獎論文如下：