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【新智元導讀】SIGGRAPH 2022最佳技術論文獎揭曉！北大陳寶權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，後者是以較短的形式分享觀點。
另外，SIGGRAPH 2022今年新推出了技術論文獎，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研究的未來的創新貢獻而被選中。
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學啓發的知覺模型，預測眼睛的反應時間，作爲屏幕上觀察到的圖像特征的函數。本文的模型可以作爲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
發文機構：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。我們把草圖定義爲一組筆畫，並使用一個可區分的光柵化器來優化筆畫的參數，以適應基于CLIP的知覺損失。抽象程度通過改變筆畫的數量來控制。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2202.05822.pdf
發文機構：特拉維夫大學，洛桑聯邦理工學院、Reichman大學
3. Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding
神經網絡作爲圖形基元的高質量表示而出現，如帶符號的距離函數、光場、紋理等。我們的方法可以在幾秒鍾內訓練出這樣的基元，並在幾毫秒內完成渲染，從而使它們可以在圖形算法的內循環中使用，而以前它們可能被忽略。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2201.05989.pdf
發文機構：英偉達
4. Spelunking the Deep: Guaranteed Queries on General Neural Implicit Surfaces
這項工作爲神經隱含曲面開發了幾何查詢，如射線投射、最接近點、交叉點測試、建立空間層次等。關鍵工具是範圍分析，可自動計算神經網絡輸出的局部界限。由此産生的查詢的准確性有保證，即使在隨機初始化的網絡上。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2202.02444.pdf
發文機構：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，它可以從非結構化運動數據中學習身體運動的空間-時間結構。該網絡産生一個多維相位流形，有助于增強神經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。
發文機構：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
本文提出了一個聯合生成和壓縮純相位全息圖的框架，並在邊緣設備上實現了高遠程傳輸效率和圖像重建質量。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
發文機構：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，根據用戶指定的謎題形狀、謎底數量和難度來設計高級聯鎖謎題。我們的關鍵思想是利用一個新的拆解圖來表示聯鎖謎題的所有可能配置，並指導謎題設計過程。
論文鏈接：
https://sutd-cgl.github.io/supp/Publication/projects/2022-SIGGRAPH-High-LevelPuzzle/download/2022-SIGGRAPH-High-LevelPuzzle.pdf
發文機構：新加坡科技大學；蘇黎世聯邦理工學院；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，並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
發文機構：韓國科學技術院（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
傘狀網格是一種可優化的彎曲活性結構，從一個緊湊的制造狀態，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，結合基于物理學的模擬，在求解組成單元格機制的幾何參數時，對結構的彈性變形進行精確建模。
論文鏈接：
https://lgg.epfl.ch/publications/2022/UmbrellaMeshes/paper.pdf
發文機構：瑞士洛桑聯邦理工學院、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
藝術家們經常通過光柵草圖來捕捉角色的姿勢，然後以這些草圖爲參考，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，産生了與觀衆期望一致的姿勢。
論文鏈接：
http://www-labs.iro.umontreal.ca/~bmpix/sketch2pose/sketch2pose.pdf
發文機構：蒙特利爾大學
6. Facial Hair Tracking for High Fidelity Performance Capture
面部毛發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幹淨。我們提出了第一個可以重建和跟蹤三維面部毛發纖維的方法，並在動態的面部表演中近似于底層皮膚。
論文信息：
發文機構：蘇黎世聯邦理工學院，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，能夠在渲染中再現全局衍射和波幹擾效應。與現有的方法不同，我們能夠用複雜的相幹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
發文機構：加州大學聖芭芭拉分校
8. Free2CAD: Parsing Freehand Drawings Into CAD Commands
本文提出了Free2CAD，用戶可以畫出一個形狀，我們的系統將輸入的筆畫解析成CAD命令，以再現畫好的物體。從技術上講，我們把基于草圖的CAD建模作爲一個序列到序列的轉換問題，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
發文機構：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複雜幾何域上具有空間變化系數的偏微分方程（PDE），不需要對幾何或系數函數進行任何近似。本文主要貢獻是通過從體積渲染的蒙特卡洛技術中獲得靈感，擴展了WoS算法。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2201.13240.pdf
發文機構：卡內基梅隆大學，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，使材料空間中的空間點與控制參數之間形成連續的映射，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，並可廣泛適用。
論文信息（一作個人主頁）：
https://people.inf.ethz.ch/~linyang/
發文機構：蘇黎世聯邦理工學院
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方面的創新，建立能夠發明、教育、啓發和重新定義計算機圖形領域的社區。
參考資料：
SIGGRAPH 2022 Technical Papers Awards: Best Papers and Honorable Mentions