主要观点总结
SIGGRAPH会议公开了今年的论文奖项，包括最佳论文奖、最佳论文荣誉提名和时间检验奖。文章介绍了获奖论文的简要内容和作者，以及部分对业界影响深远的研究论文。包括国内机构如上海科技大学、华中科技大学、厦门大学的论文获奖情况。
关键观点总结
关键观点1: SIGGRAPH会议的重要性和影响力
SIGGRAPH作为全球图形学领域的顶级会议，每年举办，在图形图像技术、计算机软硬件等方面有着相当高的影响力，大会涵盖的技术领域包含动画、模拟、成像、几何、建模、渲染等。
关键观点2: 今年的SIGGRAPH会议的时间和地点
今年的SIGGRAPH大会在8月10-14日在加拿大温哥华举行，共有306篇技术论文被接收。
关键观点3: 获奖论文的简要介绍
包括国内机构如上海科技大学、华中科技大学、厦门大学的论文获得最佳论文奖。其他获奖论文涉及领域包括形状空间光谱、3D场景重建、个人化多概念个性化、蒙特卡洛积分等方面。
关键观点4: 时间检验奖的介绍
时间检验奖是对2013-2015年间入选论文的评选，选出了四篇对业界影响深远的研究论文，涉及粒子物理、视觉相似性、点云骨架表示和CPU光线追踪等领域。
正文
今年大会共评选出 5 篇最佳论文，国内机构收获颇丰，包括上海科技大学、华中科技大学、厦门大学、清华大学在内的机构获奖。以下是获奖及提名论文的简要介绍。
论文 1：Shape Space Spectra
-
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.10099
-
机构：多伦多大学、Meta、MIT
-
作者：Yue Chang, Otman Benchekroun, Maurizio M. Chiaramonte, Peter Yichen Chen, Eitan Grinspu
论文作者之一常悦（Yue Chang），现在是多伦多大学的一名博士生，导师是 Eitan Grinspun 教授。在攻读博士学位之前，常悦在北京大学获得了硕士学位，2019 年在北京航空航天大学获得了学士学位。
论文摘要：对微分算子（如拉普拉斯算子或弹性能量 Hessian 矩阵）的特征分析通常局限于单一几何形状及其离散化形式，这极大的限制了 ROM（reduced order modeling）的应用范围。
本文引入了形状 - 空间特征分析来计算连续参数化形状家族中的特征函数。这些特征函数是通过最小化变分原理获得的。为了处理多重性点上的本征值优势交换，本文在优化过程中加入了动态重排序。该方法与离散化无关且可微分，使得其能够应用于声音合成、运动和弹性动力学模拟等领域。
论文 2：CAST: Component-Aligned 3D Scene Reconstruction From an RGB Image
-
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.12894
-
机构：上海科技大学、
影眸科技、
华中科技大学
-
作者：Kaixin Yao, Longwen Zhang, Xinhao Yan, Yan Zeng, Qixuan Zhang, Jiayuan Gu, Wei Yang, Lan Xu, Jingyi Yu
这篇获奖论文作者全部来自国内机构。此外，2024年该团队也曾获得两项SIGGRAPH最佳论文提名。
论文摘要：从单幅 RGB 图像恢复高质量的 3D 场景在计算机图形学中是一项极具挑战性的任务。当前的方法常常受限于特定领域或低质量的对象生成。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的 3D 场景重建方法：CAST（基于单幅 RGB 图像的组件对齐 3D 场景重建）。
CAST 首先从输入图像中提取物体级别的 2D 分割信息和相对深度数据，随后通过基于 GPT 的模型分析物体间的空间关系。这种方法能够理解场景中各物体间的相互关联，从而确保更连贯的三维重建结果。
然后，CAST 采用遮挡感知的大规模 3D 生成模型，独立生成每个物体的完整几何形状，并使用掩码自编码器 (MAE) 和点云调节来减轻遮挡和部分物体信息的影响，确保与源图像的几何形状和纹理精确对齐。
最后，CAST 采用了物理感知校正机制，利用细粒度关系图生成约束图，引导物体姿态的优化，确保物理一致性和空间连贯性。
