为什么图形学的会议siggraph的论文代码很少会开源？好像视觉如CVPR、ICCV开源的更多一些。
图形学领域，尤其是 SIGGRAPH 会议的论文，相较于计算机视觉领域的 CVPR、ICCV 等会议，确实存在代码开源比例较低的现象。这背后有多方面的原因，可以从技术、学术、商业和社区文化等多个维度来理解。
技术复杂性与实现难度
图形学，尤其是高级图形学和特效领域，往往涉及非常复杂和精细的技术。
渲染管线和算法的深度集成： 许多 SIGGRAPH 论文提出的方法，比如新的渲染算法、光照模型、材质表示、物理模拟等，不是孤立的技术点，而是深度集成在一个完整的渲染管线中。这意味着代码可能依赖于特定的渲染引擎（如自定义的全局光照引擎、物理模拟器），这些引擎本身就非常庞大且难以独立抽离和复用。
硬件和平台依赖： 图形学技术往往与特定的硬件（如 GPU）、图形 API（如 DirectX, Vulkan, Metal）以及优化技术紧密结合。为了达到论文中展示的性能和效果，代码可能进行了大量底层优化，这些优化与特定的硬件架构或驱动程序紧密相关，难以在通用环境下直接运行。
数据和场景的特殊性： 很多图形学研究需要高度复杂的场景数据、材质库、或者经过特殊预处理的训练数据。这些数据的收集、制作和分发本身就是一项巨大的工程，并且可能涉及版权或隐私问题，无法轻易随代码一同发布。例如，一个关于逼真毛发渲染的论文，其高质量的毛发模型和纹理库是实现效果的关键，但这部分内容可能不便公开。
算法调参与“黑盒”组件： 即使算法本身是公开的，但要达到论文中展示的效果，往往需要精心调校大量的参数。这些参数的选取过程可能比较主观，或者依赖于作者的经验和对特定场景的理解。如果这些调参的细节没有充分公开，代码的复现就会变得非常困难。
学术与研究的重心
图形学和计算机视觉在学术研究的侧重点上存在一些差异，这也会影响代码开源的意愿。
更侧重理论和概念创新： 在图形学领域，很多前沿研究更侧重于提出新的数学模型、几何表示、算法思想或交互方式。研究的价值更多体现在其理论上的突破和对未来发展方向的指引，而非具体的工程实现效率。作者可能认为核心贡献在于思想本身，而非一个完整的、可运行的软件。
对“美学”和“效果”的追求： 图形学的最终目的是创造视觉上的逼真、艺术化或富有表现力的图像。论文的评估标准往往也包含视觉质量和艺术效果。研究者花费了大量精力去优化细节、调整视觉参数以达到最佳效果。这种“精心打磨”的产出，其背后往往是一个复杂的、高度定制化的“工具链”，很难简单地封装成易于使用的开源库。
“原型”与“产品”的区别： SIGGRAPH 论文更像是对一种新技术的“概念验证”或“原型展示”。研究的重点在于证明该方法的可能性和潜力，而不是将其打磨成一个健壮、易用的软件产品。相比之下，计算机视觉领域的研究，尤其是与识别、检测、分割相关的应用，其算法的“可用性”和“落地性”更受关注，这自然会推动代码的开源以方便更多人验证和应用。
商业与知识产权考量
图形学在工业界有着广泛的应用，这使得商业因素在代码开源问题上扮演了重要角色。
商业软件和工具的竞争力： 许多图形学技术是商业软件（如 Maya, 3ds Max, Houdini, Unreal Engine, Unity）的核心竞争力来源。如果将这些核心技术的实现代码公开，可能会削弱其商业价值，损害公司的利益。因此，为商业公司工作的研究者，其代码往往受到保密协议的限制。
知识产权保护： 图形学研究中可能涉及专利、商业秘密或专有算法。研究团队或其所属机构可能不愿意公开这些内容，以保护其知识产权和未来的商业化潜力。
开发成本与维护压力： 开发一套高质量、可复现的图形学系统需要投入大量的时间和资源。研究团队可能没有额外的精力去维护和支持一个开源项目，尤其是当这个项目需要跨平台支持、持续更新和社区互动时。
社区文化与历史惯性
虽然图形学社区也提倡开源，但相对计算机视觉而言，其开源文化形成的时间和深度可能有所不同。
早期研究的“实验室”性质： 图形学早期很多研究是在高校的实验室环境中进行的，研究成果更多地通过论文和学术交流来传播，而非广泛的软件发布。这种“论文导向”的文化可能保留至今。
对“完整演示”的侧重： 很多图形学研究的论文，其“可运行性”体现在一个精心制作的演示视频或交互式 demo 中。作者可能认为，通过高质量的视频和详细的论文描述，已经足够清晰地传达了其贡献，代码的“可执行性”并非其首要目标。
成熟的专业工具链： 在一些图形学子领域，已经存在非常成熟且强大的商业或学术工具链（如 RenderMan, Arnold, Cycles 的开源版本在某些方面），新提出的方法可能会被集成到这些工具中，而不是独立发布一个全新的开源项目。
计算机视觉领域的对比
理解了图形学代码开源较少的原因，再对比计算机视觉会更清晰：
任务的明确性： 计算机视觉的任务（如图像分类、目标检测、人脸识别）通常有非常明确的输入输出定义。算法的评估指标（如准确率、召回率、mAP）也相对量化和客观。
数据驱动与模型复用： 许多视觉研究是数据驱动的，并且依赖于深度学习模型。预训练模型和公开的数据集（如 ImageNet, COCO）的普及，使得复现和应用研究成果变得更容易。
更强的工程应用导向： 计算机视觉的研究成果，尤其是与 AI 相关的，非常容易转化为实际应用（如自动驾驶、医疗影像分析、智能监控）。这种强烈的应用导向，使得代码开源成为推动技术普及和商业化的一种有效方式。
活跃的开源社区： Python 生态系统（如 TensorFlow, PyTorch）的繁荣，以及 GitHub 等平台的普及，极大地降低了代码共享和协作的门槛。
总结来说，SIGGRAPH 论文代码开源比例较低，是多种因素交织的结果。 技术上的复杂性、对理论和概念创新的侧重、商业利益的考量、以及不同于计算机视觉领域的社区文化，共同塑造了这一现象。当然，这并不意味着图形学界没有开源贡献，很多优秀的图形学库（如 OpenGL, Vulkan, OpenVDB, Embree）依然是社区的重要财富，只是在“特定论文的代码是否公开”这个问题上，存在着上述的普遍性差异。
技术复杂性与实现难度
图形学，尤其是高级图形学和特效领域，往往涉及非常复杂和精细的技术。
渲染管线和算法的深度集成： 许多 SIGGRAPH 论文提出的方法，比如新的渲染算法、光照模型、材质表示、物理模拟等，不是孤立的技术点，而是深度集成在一个完整的渲染管线中。这意味着代码可能依赖于特定的渲染引擎（如自定义的全局光照引擎、物理模拟器），这些引擎本身就非常庞大且难以独立抽离和复用。
硬件和平台依赖： 图形学技术往往与特定的硬件（如 GPU）、图形 API（如 DirectX, Vulkan, Metal）以及优化技术紧密结合。为了达到论文中展示的性能和效果，代码可能进行了大量底层优化，这些优化与特定的硬件架构或驱动程序紧密相关，难以在通用环境下直接运行。
数据和场景的特殊性： 很多图形学研究需要高度复杂的场景数据、材质库、或者经过特殊预处理的训练数据。这些数据的收集、制作和分发本身就是一项巨大的工程，并且可能涉及版权或隐私问题，无法轻易随代码一同发布。例如，一个关于逼真毛发渲染的论文，其高质量的毛发模型和纹理库是实现效果的关键，但这部分内容可能不便公开。
算法调参与“黑盒”组件： 即使算法本身是公开的，但要达到论文中展示的效果，往往需要精心调校大量的参数。这些参数的选取过程可能比较主观，或者依赖于作者的经验和对特定场景的理解。如果这些调参的细节没有充分公开，代码的复现就会变得非常困难。
学术与研究的重心
图形学和计算机视觉在学术研究的侧重点上存在一些差异，这也会影响代码开源的意愿。
更侧重理论和概念创新： 在图形学领域，很多前沿研究更侧重于提出新的数学模型、几何表示、算法思想或交互方式。研究的价值更多体现在其理论上的突破和对未来发展方向的指引，而非具体的工程实现效率。作者可能认为核心贡献在于思想本身，而非一个完整的、可运行的软件。
对“美学”和“效果”的追求： 图形学的最终目的是创造视觉上的逼真、艺术化或富有表现力的图像。论文的评估标准往往也包含视觉质量和艺术效果。研究者花费了大量精力去优化细节、调整视觉参数以达到最佳效果。这种“精心打磨”的产出，其背后往往是一个复杂的、高度定制化的“工具链”，很难简单地封装成易于使用的开源库。
“原型”与“产品”的区别： SIGGRAPH 论文更像是对一种新技术的“概念验证”或“原型展示”。研究的重点在于证明该方法的可能性和潜力，而不是将其打磨成一个健壮、易用的软件产品。相比之下，计算机视觉领域的研究，尤其是与识别、检测、分割相关的应用，其算法的“可用性”和“落地性”更受关注，这自然会推动代码的开源以方便更多人验证和应用。
商业与知识产权考量
图形学在工业界有着广泛的应用，这使得商业因素在代码开源问题上扮演了重要角色。
商业软件和工具的竞争力： 许多图形学技术是商业软件（如 Maya, 3ds Max, Houdini, Unreal Engine, Unity）的核心竞争力来源。如果将这些核心技术的实现代码公开，可能会削弱其商业价值，损害公司的利益。因此，为商业公司工作的研究者，其代码往往受到保密协议的限制。
知识产权保护： 图形学研究中可能涉及专利、商业秘密或专有算法。研究团队或其所属机构可能不愿意公开这些内容，以保护其知识产权和未来的商业化潜力。
开发成本与维护压力： 开发一套高质量、可复现的图形学系统需要投入大量的时间和资源。研究团队可能没有额外的精力去维护和支持一个开源项目，尤其是当这个项目需要跨平台支持、持续更新和社区互动时。
社区文化与历史惯性
虽然图形学社区也提倡开源，但相对计算机视觉而言，其开源文化形成的时间和深度可能有所不同。
早期研究的“实验室”性质： 图形学早期很多研究是在高校的实验室环境中进行的，研究成果更多地通过论文和学术交流来传播，而非广泛的软件发布。这种“论文导向”的文化可能保留至今。
对“完整演示”的侧重： 很多图形学研究的论文，其“可运行性”体现在一个精心制作的演示视频或交互式 demo 中。作者可能认为，通过高质量的视频和详细的论文描述，已经足够清晰地传达了其贡献，代码的“可执行性”并非其首要目标。
成熟的专业工具链： 在一些图形学子领域，已经存在非常成熟且强大的商业或学术工具链（如 RenderMan, Arnold, Cycles 的开源版本在某些方面），新提出的方法可能会被集成到这些工具中，而不是独立发布一个全新的开源项目。
计算机视觉领域的对比
理解了图形学代码开源较少的原因，再对比计算机视觉会更清晰：
任务的明确性： 计算机视觉的任务（如图像分类、目标检测、人脸识别）通常有非常明确的输入输出定义。算法的评估指标（如准确率、召回率、mAP）也相对量化和客观。
数据驱动与模型复用： 许多视觉研究是数据驱动的，并且依赖于深度学习模型。预训练模型和公开的数据集（如 ImageNet, COCO）的普及，使得复现和应用研究成果变得更容易。
更强的工程应用导向： 计算机视觉的研究成果，尤其是与 AI 相关的，非常容易转化为实际应用（如自动驾驶、医疗影像分析、智能监控）。这种强烈的应用导向，使得代码开源成为推动技术普及和商业化的一种有效方式。
活跃的开源社区： Python 生态系统（如 TensorFlow, PyTorch）的繁荣，以及 GitHub 等平台的普及，极大地降低了代码共享和协作的门槛。
总结来说，SIGGRAPH 论文代码开源比例较低，是多种因素交织的结果。 技术上的复杂性、对理论和概念创新的侧重、商业利益的考量、以及不同于计算机视觉领域的社区文化，共同塑造了这一现象。当然，这并不意味着图形学界没有开源贡献，很多优秀的图形学库（如 OpenGL, Vulkan, OpenVDB, Embree）依然是社区的重要财富，只是在“特定论文的代码是否公开”这个问题上，存在着上述的普遍性差异。
网友意见
最近几天调试了两篇siggraph文章中开源的代码，一个是整个的visual studio项目，另一个是cmake编译的，都是C++。明显感觉代码量挺大的，很多工作都在造轮子搭框架，最起码对我来说工作量很大了，能敢于开源出来的这两个项目自然算是top级别了（当然不选择开源的也有可能更好，但没法评判），所以多少可以推断出很多siggraph论文不愿意开源的原因，除了其他回答提到的，还有一些：比如有些涉及到优化的部分，代码里用的条件限制多少会有些简化；或者是项目太大，几个课题组合作但文章所在课题组只能开源本课题组内的部分，单独开源是不太完整的；现有的开源库比如CGAL，libigl，要么配置改写起来挺麻烦，要么跑起来速度比较慢，如果能有好用的开源库，感觉后面开源的代码会更多。
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