计算机图形学领域还有哪些没有啃到肉的问题？
让我们抛开那些已经被大众熟知的“显而易见”的挑战，比如更快的渲染速度、更低的显存占用，或者更顺滑的动画过渡。这些固然重要，但它们更多的是工程上的优化和参数的调校，而非颠覆性的理论突破。真正令人寝食难安的，是那些触及图形学核心本质，却又极其难以捉摸的问题。
关于“真实感”的深层定义与模拟：
我们谈论真实感，往往止步于视觉上的逼真。但“真实”二字，远不止光影的模拟。自然界中的物理现象，其复杂性和精妙程度，是我们现有算法难以企及的。
材料的内在属性与实时交互： 举个例子，想象一下在电脑里模拟一块沾满油污的铜器，在不同光照下，它的高光反射、漫反射，甚至散射的颜色，都会呈现出极其微妙的变化。我们现在可以模拟一些表面的粗糙度、金属度，但要真正捕捉到材料内部微观结构对光线的散射、吸收、折射，以及这些属性随着时间、环境变化而产生的动态演变，则是一项艰巨的任务。更不用说模拟那些高度复杂的材料，比如多孔的岩石、潮湿的土壤，它们与光线的互动方式，以及其内部水分、微粒的迁移如何影响宏观的视觉效果，这些都还没有得到令人满意的解决。我们目前更多的是通过“外观描述”来欺骗眼睛，而不是真正意义上模拟材料的物理行为。
非摄影学的“可感知真实”： 艺术家和设计师们常常会为了艺术表达而故意“不真实”，但他们的作品却能引发观者强烈的情感共鸣，传递出超越纯粹视觉信息的“真实”。这种“可感知真实”的背后，隐藏着人类对世界的认知、情感和文化，这些都是极其难以量化的。如何让算法理解并生成这种带有情感、文化内涵的视觉内容，而不是简单地复制现实，这是一个巨大的挑战。例如，为什么一幅画的构图会让人感到宁静，或者一段动画的节奏能唤起悲伤？这其中的“为什么”涉及心理学、叙事学，甚至哲学，而将其转化为可执行的图形算法，这条路还很漫长。
对“生命”的模拟与表达：
图形学早已能够模拟出栩栩如生的人物，但“活”与“真”之间，还有一道鸿沟。
内在驱动的动态行为： 现在的动画系统，很多时候是基于预设的关键帧、动作捕捉，或者简单的物理模拟。然而，真正鲜活的生命，其行为是内在驱动的，是与环境、情绪、意图相互作用的结果。例如，一个角色在思考时，他的眼神、微表情、肢体语言会传递出微妙的信息，这些信息并非直接的动作，而是内在状态的外化。如何模拟这种由内在心理活动、目标导向、情感变化所驱动的、自然且富有层次的行为，仍然是亟待解决的问题。我们能否让一个虚拟角色，拥有真正意义上的“自主性”，能够根据情境自主地做出有意义的行为，而不是仅仅执行指令？
“存在感”的营造： 即使角色的外形再逼真，动作再流畅，有时仍然会让人觉得“少了点什么”。这种“少了点什么”，便是“存在感”的缺失。这种存在感，来自于角色与环境的深度互动，来自于他们对世界的感知和反应，来自于他们身上所携带的“故事”。例如，一个角色是否会根据周围的声音而做出微小的反应？他是否会因为疲惫而调整站姿？他是否会因为某种情绪而反复摩挲手中的某个物品？这些细微之处，往往是构成“存在感”的关键，但要系统地捕捉和模拟，需要对人类行为和心理进行更深入的理解。
对“创造力”的探索与实现：
图形学不仅仅是模拟，更是创造。但我们如何让计算机真正拥有“创造力”，而非仅仅是“生成器”？
真正意义上的“风格化”与“概念化”： 我们现在有各种风格迁移的算法，但它们更多的是将一种风格“贴”到另一种内容上，而缺乏对风格本身内在逻辑的理解。一个真正的艺术家，在创作时，会考虑形式、色彩、构图之间的相互关系，以及它们如何服务于想要表达的主题。如何让算法理解并运用这种“概念化”的创作思维，去生成具有独特艺术风格和深刻含义的内容，而不是简单的模仿或拼凑，这是图形学在创造性方面面临的巨大挑战。
交互式的“合作”而非“指令”： 设计师和艺术家与计算机图形学工具的互动，往往是被动的，计算机更像是一个高效的执行者。而理想的状态，应该是计算机成为一个更具“智慧”的合作者，能够理解设计师的意图，甚至主动提出建议，共同完成创作。例如，设计师可以“描述”他想要的效果，而计算机能够根据对大量艺术作品的学习，生成多种可能的解决方案，并允许设计师进行细致的交互式调整。这种“智能协作”的模式，需要图形学算法具备更强的理解能力、推理能力和生成能力。
跨模态的理解与生成： 如今，文本到图像的生成技术取得了惊人的进展，但这仅仅是第一步。更深层次的挑战在于，如何实现更广泛的跨模态理解与生成。例如，根据一段音乐生成一段视觉动画，或者根据一段文字描述，生成一套完整的交互式场景，包括环境、角色、情节和互动逻辑。这需要将不同模态的信息进行有效的关联和转化，这其中涉及对世界知识、因果关系、情感表达的深层理解。
这些问题，并非孤立存在，它们相互交织，共同构成了计算机图形学领域未竟的宏图。它们需要的不仅仅是更强大的计算能力，更重要的是对人类感知、认知、情感以及创造力本身更深刻的理解和抽象。每一次在这些难题上的微小进展，都可能带来下一轮图形学革命的曙光。这或许就是这个领域迷人的地方——它永远在向着更深、更广、更“真实”的境界前行，总有未曾触及的、值得我们为之奋斗的“肉”在等待着被发现。
网友意见
图形学里面是有核心底层问题没有解的，今天这里说说整个高真实感渲染领域悬而未决并且制约图形学发展的根本问题。
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在高真实感渲染领域，包括实时渲染(游戏)，离线渲染(电影)以及下属的一堆子领域和课题，至今没有一个合理并且实用的渲染质量评价标准。我们没有一个合理实用的metric去评判渲染质量的好坏(人类视觉意义上的)，当渲染出来的结果背离真实照片或者暴力物理模拟的结果时，缺乏有效的手段，认可哪些背离对人类视觉系统来说是不敏感的，哪些是不可容忍的。
我们需要定义一个更好的距离函数(或者叫相似性函数，或者叫误差度量函数，一回事儿)，可以用来计算两张图片的距离，要求这个距离体现人类视觉心理层面的相似性。
这个事情直接关系到能否大规模地利用现在海量数据和算力推动学科发展。说出来很羞耻，在图形学领域，一个渲染算法如果有几个参数要调优，我们怎么办？就是手调，眼睛看呀！不像人家隔壁CV那样拉个数据集，可以全自动地狂跑数据，自动狂调。这就是为什么现代的机器学习方法没怎么在渲染领域用起来，因为没法用呀，loss function定义不出来 ！
同时这个事情对减少学术界和工业界的隔阂至关重要，使得很多工业界的hack，有理论的依据。以后大家可以更愉快地hack各种绘制算法，并且有科学依据。也对一票的图像合成方向上的CV算法带来更具实际意义的指导。
这个距离函数现在不是没有，比如L2 distance，correlation等为基础的，有一堆常用的。这些本质都是线性度量，认为图像空间是线性的。这些度量在比对两张非常接近的图像是，是很有效的，因为非线性流型空间的无限小的局部子空间是线性的嘛。但是当两张图差距比较大的时候，这个线性近似就完全不靠谱了。很多时候，人类视觉看起来很严重的问题(比如不该有的边界，突变)，用线性度量来算，发现误差很小，而有些人类视觉看起来差别不大的变化(如大面积的低频变化)，在线性度量下误差非常大。
然后，就没有然后了 …… 我们现在没有更好的度量方案，任何问题都用线性近似硬刚了。这样的标准在有些领域是有效的，比如图像压缩，因为很多时候他们比对的图像本来就是极其相近的。但是在渲染领域，像素级一模一样代价极大，并且也是完全没有必要的，但是这是唯一的well-formulated的方法，只能用这个。然后分歧就来了，很多渲染学术工作不得不屈从这个标准去做，不计代价，而工业界很多有效的方法，在这个标准下其结果就很差，但其实人看起来挺好的。这个分歧是导致渲染领域学术界和工业界比较隔阂的重要因素。
这个问题有解吗？我觉得是有的，但是非常挑战。我们先可以看看隔壁听觉是怎么弄的。对于耳朵的听觉机理的研究，我们知道了人类听觉有截止频率，有相位不敏感性，这些都被用到声音压缩技术里面，并且有个很高端的名字，叫听觉心理学模型。视觉系统的前端早期感知研究也挺多的，比较成熟的比如色彩感知，所以我们知道没必要去刻画光谱，记录RGB三个响应曲线的积分值就好了，视觉也有截止频率即显示分辨率，但是和听觉不同，人的脑袋可以动，图像可以zoom，然后这些特性就没啥用。相位的局部变化(部分平移)对视觉来说是敏感的，而且当有参照物的时候很敏感。然后，更后期的感知，无论视觉和听觉的机理，都还没有什么成熟的东西可以用。
另一边，基于深度学习的CV算法浩如烟海，那边应该是可以得到很多启示的，但是罕有针对人类视觉本身的特性作为研究对象的。更多是假设了人类视觉的一些特性，然后去简化他们要解决的CV问题，也不知道这些假设是否靠谱。
深度学习的一些方法论是值得参考的，当我们无法直接研究一个对象的时候，我们就把他当成黑盒，大量收集这个对象的行为样本，然后用大规模的人工神经网络去近似它。这种反向工程的思路，可以帮助我们在搞清楚人脑是如何处理视觉信息之前，尝试建模人类的视觉感知行为。
要是有兴趣看的同学多，我再展开多讲讲。这个方向上一定是能出高质量的论文，SIGGRAPH及以上，前人也多多少少也有些探索和铺陈了。论文题目我都拟好了，Perceptual Image Similarity 。标题越短，事儿越大～ 大家有兴趣一起讨论讨论。
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