近日，計算機圖形學及互交技術頂會 SIGGRAPH 2023 公布了今年的技術論文獎項。

自 50 年前舉辦第一次會議以來， Technical Papers program 一直是 SIGGRAPH 的核心。眾多研究傳播和討論了動畫、模擬、成像、幾何、建模、渲染、人機交互、觸覺、制造、機器人、可視化、音頻、光學、編程語言、沉浸式體驗和視覺計算機器學習等方面創新學術工作。

今年，共有 5 項研究獲得了最佳論文獎，8 項研究獲得了榮譽提名。這些論文因其研究的突出性和對計算機圖形和交互技術研究的未來的新貢獻而入選。

此外，ACM SIGGRAPH 今年首次設立時間檢驗獎，這些論文至少在十年內對計算機圖形和交互技術產生了重要而持久的影響。時間檢驗獎委員會評審了 2011 年至 2013 年在 SIGGRAPH 會議上發表的論文，選出了 4 篇獲獎論文。

最佳論文

論文 1：Split-Lohmann Multifocal Displays

論文鏈接：https://yingsiqin.github.io/assets/pdfs/SplitLohmann_SIGGRAPH23-lowres.pdf

機構：CMU

研究貢獻：這項工作描述了一種近眼 3D 顯示器，它可以瞬間創建一個虛擬世界，完全支持人眼關注不同距離內容的固有能力。這種能力使觀看者能夠以以前無法達到的沉浸水平體驗 3D 視頻和互動游戲。

論文 2：Differentiable Stripe Patterns for Inverse Design of Structured Surfaces

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2305.13841.pdf

機構：蘇黎世聯邦理工學院

研究貢獻：這項工作介紹了可微分條紋圖案（Differentiable Stripe Patterns），一種用于自動設計具有條紋狀、雙材料分布的物理表面的計算方法，并提出了一個基于梯度的優化工具來自動計算最接近宏觀力學性能目標的條紋圖案。

論文 3：Globally Consistent Normal Orientation for Point Clouds by Regularizing the Winding-number Field

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2304.11605.pdf

機構：山東大學、香港大學等

研究貢獻：這項研究提出了一個平滑的目標函數來描述可接受的繞組數場的要求，它允許人們從一組完全隨機的法向開始找到全局一致的法向。

論文 4：3D Gaussian Splatting for Real-time Radiance Field Rendering

論文鏈接：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_low.pdf

機構：蔚藍海岸大學、馬克斯?普朗克計算機科學研究所

研究貢獻：這項研究提出的方法允許實時渲染（>=30fps）具有高視覺質量的輻射場。該方法用 3D 高斯精確地表示了場景，允許有效的優化。其可見性感知渲染加速了訓練，在同等質量的情況下，達到了與之前最快的方法一樣的速度。額外一小時的訓練就能提供 SOTA 質量。

論文 5：DOC: Differentiable Optimal Control for Retargeting Motions Onto Legged Robots

機構：迪士尼幻想工程研究中心，蘇黎世聯邦理工學院

研究貢獻：這項研究提出了一個可微分最佳控制（DOC）框架，有助于計算關于用戶定義參數的最佳控制和狀態軌跡的分析導數。研究者通過將 mocap 和動畫數據重新定位到一系列不同比例和質量分布的足式機器人上，證明了 DOC 的效用。

榮譽提名

論文 1：GestureDiffuCLIP: Gesture Diffusion Model With CLIP Latents、

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2303.14613.pdf

機構：北京大學

研究貢獻：這項研究介紹了 GestureDiffuCLIP，這是一個由 CLIP 指導的、與語音相關的手勢合成系統，它利用任意的風格提示，創造出與語音語義和節奏相協調的風格化手勢。該高度適應性系統支持短文、運動序列或視頻片段形式的風格提示，并提供針對身體部位的風格控制。

論文 2：Word-as-image for Semantic Typography

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2303.01818.pdf

機構：特拉維夫大學，倫敦大學，萊克曼大學

研究貢獻：在「Word-as-image」技術中，詞中圖呈現了詞的含義的可視化，同時也保留了其可讀性。這項研究提出了一種自動創建「Word-as-image」插圖的方法。在預訓練的 Stable Diffusion 模型的指導下，該方法對每個字母的輪廓進行優化，以傳達所需的概念。

論文 3：Sag-Free Initialization for Strand-Based Hybrid Hair Simulation

論文鏈接：https://graphics.cs.utah.edu/research/projects/sag-free-hair/sig23_sagfree-hair.pdf

機構：猶他大學，騰訊北美光子工作室（LightSpeed Studios）

研究貢獻：本文提出了一個新穎的四階段無下垂初始化框架，以解決混合型、基于股的頭發動態系統的穩定準靜態配置問題。結果表明，本文方法成功地防止了各種發型的下垂，并且最小化了模擬過程對頭發運動的影響。

論文 4：Deployable Strip Structures

論文鏈接：https://www.geometrie.tuwien.ac.at/geom/ig/publications/deployable/deployable.pdf

機構：KAUST，ISTI-CNR 等

研究貢獻：C-meshes 捕捉到了可從折疊狀態部署的動能結構。它們享有豐富的幾何結構和令人驚訝的微分幾何關系，特別是具有線性 Weingarten 屬性的表面，本文提供了設計和探索 C-meshes 形狀空間的工具，并介紹了 architectural paneling 的應用。

論文 5：Towards Attention-Aware Rendering

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2302.01368.pdf

機構：斯坦福大學，代爾夫特理工大學

研究貢獻：現有的用于中心凹形（foveated graphics）的感知模型忽略了視覺注意力的影響，本文介紹了第一個對比敏感度的注意力感知模型，并激勵了未來凹陷模型的發展，證明了當用戶集中在凹陷處的任務時，對凹陷的容忍度會明顯提高。

論文 6：Random-access Neural Compression of Material Textures

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2305.17105.pdf

機構：英偉達

研究貢獻：該論文提出了一種針對紋理貼圖的神經壓縮技術，在質量相當的情況下提供了明顯優于 BCx 的壓縮，甚至在低比特率下超過了熵編碼的 AVIF 和 JPEG XL。該研究提出的方法使用小型的、優化的神經網絡，以實現高效壓縮、實時解壓和在 GPU 上隨機訪問。

論文 7：Learning Physically Simulated Tennis Skills From Broadcast Videos

論文鏈接：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/vid2player3d/data/tennis_skills_main.pdf

機構：斯坦福大學、英偉達等

研究貢獻：該論文提出了一個系統，利用從網球視頻中收集的大規模但質量較低的動作來學習多樣化、復雜的網球技能，讓模擬角色以高精確度將球打到目標位置，并成功進行了一系列包括擊球和旋轉的競爭型比賽。

論文 8：Min-Deviation-Flow in Bi-directed Graphs for T-Mesh Quantization

論文鏈接：https://www.algohex.eu/publications/bimdf-quantization/bimdf-quantization.pdf

機構：伯爾尼大學、牛津大學

研究貢獻：T-Mesh 量化的整數優化是 SOTA 四邊形網格（quad-meshing）方法的核心問題。該論文針對了雙向網絡中的最小偏差流問題（Minimum-DeviationFlow Problem in bi-directed networks，Bi-MDF）提出了一種快速近似求解器。

時間檢驗獎

論文 1：Functional Maps: A Flexible Representation of Maps Between Shapes (2012)

論文鏈接：https://damassets.autodesk.net/content/dam/autodesk/www/autodesk-reasearch/Publications/pdf/functional-maps-a-flexible.pdf

機構：巴黎綜合理工學院、斯坦福大學

研究貢獻：建立形狀對之間的對應關系是形狀推斷和操作的基本步驟。該論文提出了一種稱為 functional map 的表征形式，引發了大量關于形狀匹配的后續研究。

論文 2：Eulerian Video Magnification for Revealing Subtle Changes in the World (2012)

論文鏈接：https://people.csail.mit.edu/mrub/papers/vidmag.pdf

機構：MIT CSAIL、Quanta Research Cambridge

研究貢獻：這篇論文表明，相機可以捕捉微妙但重要的運動，這些運動對于人眼來說太微妙了。后續研究發現了許多應用領域，包括視頻監控（video surveillance）、視覺振動測量（visual vibrometry）和視覺麥克風（visual microphone）。

論文 3：HDR-VDP-2: A Calibrated Visual Metric for Visibility and Quality Predictions in All Luminance Conditions (2011)

論文鏈接：https://www.cl.cam.ac.uk/~rkm38/pdfs/mantiuk11hdrvdp2.pdf

機構：班戈大學、首爾大學、不列顛哥倫比亞大學

研究貢獻：該論文提出了在不同亮度條件下人類視覺校準模型的評估指標，該指標已成為預測各種強度圖像的可見性和質量的默認標準指標。

論文 4：Optimizing Locomotion Controllers Using Biologically-based Actuators and Objectives (2012)

論文鏈接：https://nmbl.stanford.edu/publications/pdf/biolocomotion.pdf

機構：斯坦福大學

研究貢獻：該論文提出一種在肌肉骨骼水平上模擬人體運動的創新方法，激發了看待人體運動及其模擬程度的新研究方向。