GAMES Webinar 2017-14期（Siggraph 2017论文报告）| 潘浩（微软亚洲研究院），韩晓光（香港中文大学（深圳））
【GAMES Webinar 2017-14期（Siggraph 2017论文报告）】
报告嘉宾1：潘浩，微软亚洲研究院
报告时间：2017年9月21日（星期四）晚20:00-20:45（北京时间）
主持人：张举勇，中国科学技术大学（个人主页：http://staff.ustc.edu.cn/~juyong/）
报告题目：BendSketch：通过绘制平面草图创造三维自由形状
论文信息：
Changjian Li (The University of Hong Kong, Microsoft Research Asia), Hao Pan, Yang Liu, Xin Tong (Microsoft Research Asia), Alla Sheffer (University of British Columbia), Wenping Wang (The University of Hong Kong). BendSketch: Modeling Freeform Shapes Through 2D Sketching. ACM Trans. Graph. 36, 4, Article 125 (July 2017).
报告摘要：
通过绘制草图创造三维形状是几何造型领域的重要方法。以往的大量研究工作提出了很多绘制造型方法，但是每一个方法往往针对特定种类的几何形状和用户群。在此项工作中，我们展示一种新的绘制造型方法，通过它创造的自由形状具有丰富而可控的曲率变化；因为以前的方法较难以产生这类复杂形状，我们的新方法补充并增广了已有方法和工具集。我们的方法始于构造曲面片。对于一片曲面，除边界外，用户需绘制稀疏的、指示曲面主要弯曲方向的线，这些线近似曲面的主曲率线。我们的方法从这些线出发，产生曲率场，并导出符合该曲率场的自由曲面。在这个过程中，我们解决了曲面弯曲方向的凹凸二义性问题，并通过迭代找到相洽的曲率大小和曲面形状。有自遮挡的物体通过构造多片曲面融合而成。我们的方法效率足够高，可以交互的反馈出草图所对应的三维形状。艺术家和普通用户通过该方法创造的一系列复杂形状证明了它的有效性。
讲者简介：
潘浩，微软亚洲研究院网络图形组的副研究员，研究兴趣集中于几何处理和造型。2009年从山东大学获得学士学位后，他师从香港大学王文平教授，于2015年获得博士学位。个人主页：http://haopan.github.io/
报告嘉宾2：韩晓光，香港中文大学（深圳）及深圳大数据研究院
报告时间：2017年9月21日（星期四）晚20:45-21:30（北京时间）
主持人：张举勇，中国科学技术大学（个人主页：http://staff.ustc.edu.cn/~juyong/）
报告题目：DeepSketch2Face: 利用深度学习进行基于简笔素描的快速三维人脸建模
论文信息:
Xiaoguang Han, Chang Gao, and Yizhou Yu, DeepSketch2Face: A Deep Learning Based Sketching System for 3D Face and Caricature Modeling, SIGGRAPH 2017, Los Angeles, July 2017 (ACM Transactions on Graphics, Vol 36, No 4, 2017).
报告摘要：
三维人脸建模一直是计算机图形学的研究热点。本次报告，我将向大家汇报我们最新开发的一个基于草图的快速三维夸张人脸建模系统。利用我们的系统，一个业余用户在约十分钟以内就能够获得一个形状及表情都相对丰富的三维真实或夸张人脸模型。为了达到这个目的，我们设计了一个基于深度卷积神经网络的回归模型，该模型建立了从一张二维正面人脸草图到三维人脸模型的映射关系。另外，为了训练我们的深度神经网络模型，我们推广“FaceWarehouse”并创建了一个具有各种形状、表情以及不同夸张程度的三维人脸模型及其对应的二维草图的数据库。该工作已于8月份举行的SIGGRAPH大会上进行过技术论文宣讲。与SIGGRAPH上的报告不同的是，此次报告，我会更多地跟大家分享项目从想法形成、实现到最终提交整个过程中各个环节的思考与选择。
讲者简介：
韩晓光，即将入职香港中文大学（深圳）任研究助理教授并兼任深圳大数据研究院研究科学家。2009年本科毕业于南京航空航天大学数学系，2011年于浙江大学应用数学专业获得硕士学位，并于2011年至2013年间于香港城市大学数字媒体学院任研究助理。2017年9月，于香港大学计算机系获得博士学位。自2009年开始，他一直从事计算机图形学，计算机视觉以及计算几何方面的研究工作，主要包括图像和视频的编辑，三维建模，本征图分解以及三维网格上的测地计算等。他目前的主要研究兴趣在人脸动画生成以及基于深度学习技术的三维场景重建。个人主页：http://i.cs.hku.hk/~xghan/
直播链接：http://webinar.games-cn.org
