GAMES Webinar 2022 – 257期(隐式几何建模与仿真) | 刘玲洁(宾夕法尼亚大学/马克思普朗克研究所)，乔怿凌 (马里兰大学)

【GAMES Webinar 2022-257期】(几何专题-隐式几何建模与仿真)

报告嘉宾：刘玲洁(宾夕法尼亚大学/马克思普朗克研究所)

报告时间：2022年12月1号星期四晚上20:00-20:40（北京时间）

报告题目：三维重建和渲染中的深度学习新方法

报告摘要：

对真实场景进行高质量的重建与渲染是计算机图形学和三维视觉中的两个非常重要的任务，在 AR/VR，电影制作，游戏以及机器人领域都有着广泛的应用场景。真实世界中物体的遮挡、运动以及交互等复杂现象使这些任务极具挑战性。本次讲座将介绍我们在这些方面的最新工作。我们将深度学习整合到传统的三维场景表达和渲染流程中，从RGB图像高质量重建人体运动姿态以及静态场景，展示出相比于传统方法的许多优势。最后我们将讨论这个研究方向上的机遇与挑战。

讲者简介：

刘玲洁博士即将入职宾夕法尼亚大学计算机信息科学系担任助理教授，领导宾大图形学实验室。她毕业于香港大学，目前在马克思普朗克研究所进行博士后研究。刘玲洁博士一直从事计算机图形学、计算机视觉和机器学习的交叉领域的研究，具体聚焦于神经表达（Neural Representations），神经渲染（Neural Rendering），数字人建模（Human Performance Modeling）和三维重建（3D Reconstruction），提出了一系列将传统图形学方法和深度学习相结合的新一代动态人体和一般场景的建模和渲染算法。她的很多研究成果发表于顶级学术会议 (SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、ICLR 等) 和期刊 (TOG、TVCG 等)。刘玲洁博士在国际图形学顶级会议 SIGGRAPH 2022，SIGGRAPH 2023 和 Pacific Graphics 2022 担任程序委员会委员。

讲者主页：https://lingjie0206.github.io/

报告嘉宾：乔怿凌(马里兰大学)

报告时间：2022年12月1号星期四晚上20:40-21:20（北京时间）

报告题目：隐式场里的可微渲染与仿真

报告摘要：

本次报告将介绍通过可微物理将图形学与机器学习融合的一种思路，以及一个具体的从单目RGB视频里重建动态场景几何和物理参数的方法。我们同时用一个隐式场和显式的八面体网格来表示场景，允许用户交互式地编辑并且多角度渲染。为了解藕动态信息和静态几何信息，我们使用一个静态的SDF场来表示几何，以及一个和时间相关的位移场来表示空间中每一点在每一时刻的位移。重建而来的动态网格可以通过可微仿真来学习到物体的物理性质，通过更改物理性质又可以达到修改、预测视频的目的。

讲者简介：

乔怿凌，马里兰大学博士生，导师为Ming Lin教授，博士期间主要研究可微物理仿真及其和机器学习方法相结合的应用。博士期间研究并实现了可微分的刚体、布料、软体、流体、交通流等动力系统，曾在Intel Labs，Facebook Reality Lab，Nvidia等公司实习，已在ACM SIGGRAPH\TOG,IEEE TVCG, NeurIPS,ICML等期刊和会议发表10余篇高水平篇论文。本科于中国科学院大学获得计算机与数学双学士学位，曾在中科院计算所陈熙霖研究员和高林副研究员的指导下开展三维计算机视觉方面的研究。

讲者主页：https://ylqiao.net/

主持人简介：

高林，中国科学院计算技术研究所博士生导师、副研究员，北京市杰青，英国皇家学会牛顿高级学者。研究方向为计算机图形学和三维计算机视觉，在国际知名期刊会议发表论文60余篇（其中ACM SIGGRAPH\TOG,IEEE T-PAMI, IEEE TVCG等CCF A类论文40余篇），相关研究工作入选ESI高被引论文，DeepFaceDrawing系列研究工作被180余个国家或地区的用户所使用，获亚洲图形学学会青年学者奖、CCF技术发明一等奖、CCF CAD&CG专委图形软件开源奖等奖励。担任几何处理学术会议SGP 2023大会联合主席，SIGGRAPH 2023 程序委员，CSIG智能图形专委副秘书长，CSIG三维视觉专委常务委员等。

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