中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专业委员会
2023年度“优秀图形开源项目”

经评选委员会严格评选，2023年评选出2个“优秀图形开源软件”、1个“优秀图形开源软件提名”及2个“优秀图形开源数据集”。

• 2023年度优秀图形开源软件1

项目名称: Cocos引擎

项目主页: https://github.com/cocos/cocos-engine

负责人: 林顺  厦门雅基软件有限公司

其他核心贡献者:

姓名	单位
王哲	厦门雅基软件有限公司
凌华彬	厦门雅基软件有限公司
郭佳伟	厦门雅基软件有限公司
张小明	厦门雅基软件有限公司
周正龙	厦门雅基软件有限公司
王斯杰	厦门雅基软件有限公司
武云潇	腾讯天美工作室
尹凯乐	厦门雅基软件有限公司
李楠	厦门雅基软件有限公司

项目简介：

Cocos 引擎，2010年创立，是一款业界领先的开源游戏引擎。

Cocos 引擎拥有 PBR、全局光照、HDR 渲染、数据驱动的 RenderGraph、GPU 驱动的动画与粒子系统、Surface Shader、自定义渲染管线、后处理管线、可视化 IDE 等现代化图形引擎能力。

基于独特的双内核引擎架构（原生端使用 C++ 高性能内核，Web 端使用 JS Web3D 内核），使 Cocos 引擎可以在不同平台以最低功耗充分发挥 Vulkan、OpenGL ES、Metal、WebGL、WebGPU 等渲染后端的能力，能够很好地支持 iOS、Android、HarmonyOS、Web、小游戏、Windows、Mac 和 Linux 等多种不同类型的平台。

作为一款高性能、低功耗、跨平台的开源图形引擎，已有数百万国内外开发者利用它构建了成熟的 2D&3D 游戏和应用，覆盖游戏、车机、XR、数字展会、交互式多媒体页面等众多领域。

众多贡献者产出的代码、扩展插件、教程和书籍持续推进了 Cocos 引擎的发展，确保其始终站在技术前沿，形成了一个充满活力的社区。

• 2023年度优秀图形开源软件2

 

项目名称: threestudio: A unified framework for 3D content generation

项目主页: https://github.com/threestudio-project/threestudio

负责人: 郭元晨  清华大学

其他核心贡献者：

姓名	单位
刘应天	清华大学
邵睿智	清华大学
罗关	清华大学
陈家浩	清华大学
邹子昕	清华大学
王琛	清华大学
曹炎培	腾讯AI Lab
张松海	清华大学

项目简介：

近几个月来，三维内容生成领域进展迅速，其中将预训练图像扩散生成模型升维至三维空间的技术受到了广泛的关注。随着此类方法生成质量和可控性的快速进步，急需一个统一的代码框架来促进该领域的未来研究。threestudio针对此类三维内容生成技术进行了统一的设计，旨在为相关领域研究人员提供便利。threestudio有以下两大特点：
– 模块化、可扩展、易配置，这些特性使得研究者可以方便地探索新技术。
– 包含已有最新技术的高质量实现，例如 DreamFusion、Magic3D、ProlificDreamer等。
threestudio已在GitHub上收获2300+星标，并且被国内外相关领域的研究者所广泛使用。我们希望threestudio能在核心贡献者和社区维护者的共同努力下，引领三维内容生成的技术方向，推动相关领域的不断进步。

• 2023年度优秀图形开源软件提名

项目名称: 三维装箱策略生成

项目主页: https://github.com/alexfrom0815/Online-3D-BPP-DRL

负责人: 赵航  国防科技大学

其他核心贡献者：

姓名	单位
徐凯	国防科技大学
朱晨阳	国防科技大学
佘奇晋	国防科技大学

项目简介：

三维装箱问题，即如何将物体按序放入指定空间，最大化空间利用效率。该问题在资源管理、生产供应效率提升、产品设计优化，以及工业自动化等领域具有重要的应用意义，是一个经典的NP难题。该项目克服了在线装箱问题的各种实际应用挑战，端到端自动生成策略，求解包括在线装箱，前瞻规划装箱，装箱稳定性快速判定等多种装箱问题变种，甚至可以求解复杂的连续域装箱和不规则物体装箱问题，项目算法性能保持领先，相关研究发表于TOG、ICLR、SCIS和AAAI上；同时提供行业亟须的基础工具和数据集，为学术研究提供便利。该项目受到业界广泛认可，对应的无序码垛系统达到了超过70% 的空间利用率，在新冠疫情期间，为物流集团无人仓储的运营提供了有力支持。

• 2023年度优秀图形开源数据集1

项目名称: UrbanBIS

项目主页: https://vcc.tech/UrbanBIS

负责人: 黄惠 深圳大学

其他核心贡献者：

姓名	单位
杨国庆	深圳大学
薛富友	深圳大学
张琦	深圳大学
谢科	深圳大学
傅志荣	香港中文大学

项目简介：

UrbanBIS是用于大规模三维城市理解研究的综合数据集，涵盖六个真实城市场景，总面积10.78平方公里，共有3370座建筑物。数据集由113346个航空摄影测量视图、25亿点云和2.8亿三角面片构建而成。该数据集不仅提供了丰富的城市对象语义注释，每座建筑也都被赋予了实例标签，这是首个拥有高精建筑物级别三维实例标注的真实城市大场景数据集，也是第一个引入了细粒度建筑用途子类别标注的3D数据集。此外，UrbanBIS包含高分辨率近景航拍图像、高质量实景重建模型和大规模场景点云等多种数据来源。这些多源数据将在城市采集、重建、生成、理解、模拟、管理等多个领域帮助推动前沿研究进展和实际应用落地。

• 2023年度优秀图形开源数据集2

项目名称: MVImgNet: 大规模多视角图片数据集

项目主页: https://gaplab.cuhk.edu.cn/projects/MVImgNet/

负责人: 韩晓光 香港中文大学(深圳)理工学院和未来智联网络研究院

其他核心贡献者：

姓名	单位
余湘港	香港中文大学(深圳)理工学院和未来智联网络研究院
许牧天	香港中文大学(深圳)理工学院和未来智联网络研究院
张一丹	香港中文大学(深圳)理工学院和未来智联网络研究院
刘浩霖	香港中文大学(深圳)理工学院和未来智联网络研究院
叶崇杰	香港中文大学(深圳)理工学院和未来智联网络研究院
陈冠英	香港中文大学(深圳)理工学院和未来智联网络研究院
崔曙光	香港中文大学(深圳)理工学院和未来智联网络研究院

项目简介：

图形学与三维视觉领域一直缺乏一个可以与ImageNet媲美的三维数据集。为此，港中深韩晓光团队提出了大规模多视角图像数据集——MVImgNet，它通过便携设备从不同视角拍摄真实物体而获取，其多视角的特性提供了天然的三维视觉信号。它包含238个类别、21万段视频、650万张真实世界多视角图像，提供了丰富的前景分割、相机参数和三维点云标注，在多个下游任务上为模型带来了性能提升。相关论文已获CVPR 2023收录，在开源后不到4个月内，已被超过22个国家/地区的160多个科研单位使用，并与Adobe以及Luma AI公司达成商用协议。截至目前，Github星标200余次，相关推文浏览量上万余次，已助力近期火热的AIGC领域的新工作。未来，MVImgNet将持续进行扩充和完善，为图形学和三维视觉领域创造更多的价值。