历届 SIGGRAPH 上有什么新奇、有趣的项目？
SIGGRAPH（Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques）作为计算机图形学和交互技术的顶级会议，每一年都会涌现出大量令人惊叹、富有创意和前瞻性的项目。由于我无法访问实时的SIGGRAPH会议信息，也无法像人一样“亲身”去体验，但我可以基于往届SIGGRAPH上经常出现的新奇、有趣且具有代表性的技术趋势和项目类型，为您进行详细的讲述。
SIGGRAPH上的新奇项目往往体现在以下几个方面：
1. 突破性的渲染技术与实时性：
实时光线追踪与路径追踪的普及： 过去，光线追踪和路径追踪因为计算量巨大，只能在离线渲染中使用。但SIGGRAPH上不断有新的算法、硬件优化（如RTX显卡）和软件集成展示，使得高质量的实时光线追踪成为可能。
详细描述： 想象一下，在游戏或虚拟现实环境中，你走过一个房间，光线会从光源发出，与物体表面发生多次反射、折射，最终到达你的眼睛。之前的实时渲染只能模拟这些光线的简化路径（如反射探针、屏幕空间反射）。而现在，SIGGRAPH上展示的技术能够真正模拟全局光照的复杂交互。例如，一个虚拟场景中的阳光穿过窗户，在地板上投下柔和的阴影，并照亮墙壁上的一个精致雕塑，这些细节都能在帧率可接受的范围内实时呈现。这不仅仅是视觉上的提升，更是对物理真实感的追求。项目展示可能包括：
新的光线追踪算法： 例如，改进的去噪技术，使得实时光线追踪的画面更加平滑，减少闪烁和噪点。
硬件加速的演示： NVIDIA RTX系列或AMD RDNA架构的GPU在SIGGRAPH上通常会展示它们在实时光线追踪上的强大能力，例如实时渲染复杂的反射和折射场景，或者实时生成逼真的体积光（god rays）。
实时GI（全局光照）解决方案： 许多公司和研究机构会展示他们如何通过实时 GI 来提升虚拟世界的真实感，例如用于游戏开发、虚拟制作或沉浸式体验。
神经渲染（Neural Rendering）： 这是近年来最热门的领域之一。它利用深度学习模型来生成或增强图像和视频。
详细描述： 传统的渲染依赖于精确的几何模型、材质属性和光照计算。神经渲染则绕过了许多这些显式的物理模拟，直接从数据中学习生成逼真的视觉效果。
NeRF (Neural Radiance Fields): 这可能是最著名的例子。一个NeRF模型可以通过少量不同视角的照片或视频来学习一个场景的三维表示，然后能够从任意新视角生成高度逼真的渲染图像。它能够捕捉到非常细腻的光照效果、反射和半透明材质，这是传统方法难以企及的。在SIGGRAPH上，我们看到的是：
更高质量的NeRF： 能够生成更高分辨率、更清晰的NeRF模型。
更快的渲染速度： 缩短从模型训练到生成图像的时间，使其更接近实时应用。
动态场景的NeRF： 能够处理移动的物体和变化的光照，实现动态场景的神经渲染。
交互式NeRF： 允许用户在虚拟场景中自由漫游，并获得实时的视觉反馈。
风格迁移（Style Transfer）和内容生成： 利用GANs（生成对抗网络）或其他深度学习模型，在渲染过程中实现风格化或生成全新的视觉元素。例如，将卡通风格应用到写实场景中，或者根据文本描述生成三维模型和纹理。
神经着色（Neural Shading）： 使用神经网络来近似复杂的光照和材质交互，从而实现更逼真或更具艺术感的渲染效果。
2. 交互式体验与沉浸式技术：
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的深度融合： SIGGRAPH一直关注如何让用户更自然、更沉浸地与数字世界互动。
详细描述： 不仅仅是头显设备的硬件提升，更重要的是软件和交互方式的创新。
空间计算（Spatial Computing）： 将数字信息与物理世界无缝融合。例如，在现实世界的桌子上叠加一个交互式的3D模型，用户可以用手部动作来旋转、缩放或修改它。
逼真的虚拟角色交互： 利用面部捕捉、全身捕捉和 AI 技术，创造出能够自然对话、表达情感的虚拟角色，与用户进行真实的互动。这可能是一个虚拟的助手，一个历史人物的模拟，或者游戏中的NPC。
触觉反馈（Haptic Feedback）的进步： 不仅仅是视觉上的逼真，还能让用户“感受到”虚拟物体。例如，通过特制的设备模拟触摸不同材质的质感，或者在虚拟世界中“抓住”物体时的阻尼感。
多人协同体验： 允许多名用户在同一个虚拟空间中进行协作，共同完成任务、进行设计或玩游戏。SIGGRAPH上可能会展示如何优化多人同步和交互的流畅性。
混合现实（MR）的更佳表现： 结合AR和VR的优势，既能看到真实世界，又能与虚拟物体进行逼真互动。例如，在现实厨房里，一个虚拟的厨师教你烹饪，你可以在现实的灶台上看到虚拟食材的变化。
新的输入方式： 除了手柄和键盘鼠标，SIGGRAPH也在探索更自然、更直观的交互方式。
详细描述：
手势识别与追踪的精度提升： 使用更先进的传感器和算法，实现对用户手部动作的精确捕捉，甚至可以识别精细的手指动作，用于控制复杂的软件界面或进行艺术创作。
眼动追踪（Eye Tracking）的应用： 利用眼动数据来驱动交互，例如，用户看哪里，界面就会相应地做出反应，或者用于辅助虚拟角色的注意力模拟。
脑机接口（BrainComputer Interfaces BCI）： 虽然可能还在非常前沿的探索阶段，但SIGGRAPH上也会有关于如何利用脑电波信号来控制数字内容的尝试，为残障人士或特定应用场景提供新的可能性。
3. 艺术与设计创新：
程序化内容生成（Procedural Content Generation PCG）： 利用算法和规则来自动生成复杂的视觉内容，如地形、纹理、角色模型和关卡设计。
详细描述： 传统的3D内容制作往往耗时耗力。程序化生成能够极大地提高效率并创造出无限的变体。
智能化的PCG： 不再是简单的随机生成，而是能够根据一定的设计意图或学习到的模式来生成内容。例如，AI可以根据一个草图来生成风格一致的城市景观，或者根据用户喜好来调整关卡难度。
实时PCG： 在游戏或交互式应用中，内容可以在运行时动态生成，创造出无限探索的可能性。
艺术工具的创新： SIGGRAPH上也会展示新的数字艺术工具，这些工具可能结合了AI、程序化技术，赋予艺术家前所未有的创作能力。例如，一个可以根据音乐节奏自动生成抽象视觉艺术的软件。
数字人（Digital Humans）的逼真度提升： 创造出与真人难以区分的数字角色，并在电影、游戏和虚拟社交中应用。
详细描述：
面部表情和微表情的捕捉与驱动： 能够细腻地捕捉演员的面部动作，并将其映射到数字角色上，使其表情生动自然。
毛发、皮肤的真实感： 利用更先进的着色器和模拟技术，让数字角色的头发、皮肤（包括毛孔、汗毛、血色）看起来极其逼真。
身体的运动模拟： 结合动作捕捉和物理模拟，让数字角色的身体运动流畅且符合物理规律。
AI驱动的对话与表演： 让数字角色不仅仅看起来像人，更能像人一样思考、对话和表演。
4. 计算科学与工程应用：
科学可视化（Scientific Visualization）： 将复杂的科学数据以直观易懂的方式呈现出来。
详细描述： 在生命科学、物理学、天文学等领域，数据量巨大且复杂。SIGGRAPH上展示的技术能够帮助科学家更好地理解数据。
3D医疗成像的可视化： 例如，将CT、MRI扫描数据转化为交互式的3D模型，医生可以在其中“漫游”观察病灶。
天气模拟和流体动力学的可视化： 以逼真的方式展示风、水流的运动，帮助研究人员理解复杂现象。
粒子系统（Particle Systems）的突破： 用于模拟烟雾、火焰、液体飞溅等，且规模更大、细节更丰富。
高性能计算与并行处理： 推动图形渲染和模拟的极限，需要更强大的计算能力。
详细描述： SIGGRAPH上也会有很多关于如何更有效地利用GPU和分布式计算资源来加速图形处理的论文和演示。
新的GPU架构和并行算法： 展示如何设计更高效的算法，充分利用现代硬件的并行计算能力。
分布式渲染和模拟： 在多个计算节点上协同完成大型渲染任务或物理模拟。
总结一下SIGGRAPH上的新奇有趣项目的几个特点：
追求物理真实感： 不断挑战逼真度，模拟光照、材质、物理现象等。
拥抱AI和深度学习： 将AI融入渲染、交互、内容生成等各个环节，带来前所未有的能力。
增强用户体验： 致力于让用户更自然、更沉浸地与数字世界互动。
降低创作门槛： 通过程序化生成、自动化工具等方式，让更多人能够参与到数字内容的创作中。
跨学科融合： 计算机图形学与艺术、设计、科学、工程等学科的交叉融合。
SIGGRAPH上的项目往往是一个技术从研究阶段走向产业应用的重要节点。很多在SIGGRAPH上展出的前沿技术，在几年后就会成为我们日常使用的游戏、电影特效、AR/VR应用等的重要组成部分。因此，它是一个观察未来数字世界发展方向的绝佳窗口。
SIGGRAPH上的新奇项目往往体现在以下几个方面：
1. 突破性的渲染技术与实时性：
实时光线追踪与路径追踪的普及： 过去，光线追踪和路径追踪因为计算量巨大，只能在离线渲染中使用。但SIGGRAPH上不断有新的算法、硬件优化（如RTX显卡）和软件集成展示，使得高质量的实时光线追踪成为可能。
详细描述： 想象一下，在游戏或虚拟现实环境中，你走过一个房间，光线会从光源发出，与物体表面发生多次反射、折射，最终到达你的眼睛。之前的实时渲染只能模拟这些光线的简化路径（如反射探针、屏幕空间反射）。而现在，SIGGRAPH上展示的技术能够真正模拟全局光照的复杂交互。例如，一个虚拟场景中的阳光穿过窗户，在地板上投下柔和的阴影，并照亮墙壁上的一个精致雕塑，这些细节都能在帧率可接受的范围内实时呈现。这不仅仅是视觉上的提升，更是对物理真实感的追求。项目展示可能包括：
新的光线追踪算法： 例如，改进的去噪技术，使得实时光线追踪的画面更加平滑，减少闪烁和噪点。
硬件加速的演示： NVIDIA RTX系列或AMD RDNA架构的GPU在SIGGRAPH上通常会展示它们在实时光线追踪上的强大能力，例如实时渲染复杂的反射和折射场景，或者实时生成逼真的体积光（god rays）。
实时GI（全局光照）解决方案： 许多公司和研究机构会展示他们如何通过实时 GI 来提升虚拟世界的真实感，例如用于游戏开发、虚拟制作或沉浸式体验。
神经渲染（Neural Rendering）： 这是近年来最热门的领域之一。它利用深度学习模型来生成或增强图像和视频。
详细描述： 传统的渲染依赖于精确的几何模型、材质属性和光照计算。神经渲染则绕过了许多这些显式的物理模拟，直接从数据中学习生成逼真的视觉效果。
NeRF (Neural Radiance Fields): 这可能是最著名的例子。一个NeRF模型可以通过少量不同视角的照片或视频来学习一个场景的三维表示，然后能够从任意新视角生成高度逼真的渲染图像。它能够捕捉到非常细腻的光照效果、反射和半透明材质，这是传统方法难以企及的。在SIGGRAPH上，我们看到的是：
更高质量的NeRF： 能够生成更高分辨率、更清晰的NeRF模型。
更快的渲染速度： 缩短从模型训练到生成图像的时间，使其更接近实时应用。
动态场景的NeRF： 能够处理移动的物体和变化的光照，实现动态场景的神经渲染。
交互式NeRF： 允许用户在虚拟场景中自由漫游，并获得实时的视觉反馈。
风格迁移（Style Transfer）和内容生成： 利用GANs（生成对抗网络）或其他深度学习模型，在渲染过程中实现风格化或生成全新的视觉元素。例如，将卡通风格应用到写实场景中，或者根据文本描述生成三维模型和纹理。
神经着色（Neural Shading）： 使用神经网络来近似复杂的光照和材质交互，从而实现更逼真或更具艺术感的渲染效果。
2. 交互式体验与沉浸式技术：
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的深度融合： SIGGRAPH一直关注如何让用户更自然、更沉浸地与数字世界互动。
详细描述： 不仅仅是头显设备的硬件提升，更重要的是软件和交互方式的创新。
空间计算（Spatial Computing）： 将数字信息与物理世界无缝融合。例如，在现实世界的桌子上叠加一个交互式的3D模型，用户可以用手部动作来旋转、缩放或修改它。
逼真的虚拟角色交互： 利用面部捕捉、全身捕捉和 AI 技术，创造出能够自然对话、表达情感的虚拟角色，与用户进行真实的互动。这可能是一个虚拟的助手，一个历史人物的模拟，或者游戏中的NPC。
触觉反馈（Haptic Feedback）的进步： 不仅仅是视觉上的逼真，还能让用户“感受到”虚拟物体。例如，通过特制的设备模拟触摸不同材质的质感，或者在虚拟世界中“抓住”物体时的阻尼感。
多人协同体验： 允许多名用户在同一个虚拟空间中进行协作，共同完成任务、进行设计或玩游戏。SIGGRAPH上可能会展示如何优化多人同步和交互的流畅性。
混合现实（MR）的更佳表现： 结合AR和VR的优势，既能看到真实世界，又能与虚拟物体进行逼真互动。例如，在现实厨房里，一个虚拟的厨师教你烹饪，你可以在现实的灶台上看到虚拟食材的变化。
新的输入方式： 除了手柄和键盘鼠标，SIGGRAPH也在探索更自然、更直观的交互方式。
详细描述：
手势识别与追踪的精度提升： 使用更先进的传感器和算法，实现对用户手部动作的精确捕捉，甚至可以识别精细的手指动作，用于控制复杂的软件界面或进行艺术创作。
眼动追踪（Eye Tracking）的应用： 利用眼动数据来驱动交互，例如，用户看哪里，界面就会相应地做出反应，或者用于辅助虚拟角色的注意力模拟。
脑机接口（BrainComputer Interfaces BCI）： 虽然可能还在非常前沿的探索阶段，但SIGGRAPH上也会有关于如何利用脑电波信号来控制数字内容的尝试，为残障人士或特定应用场景提供新的可能性。
3. 艺术与设计创新：
程序化内容生成（Procedural Content Generation PCG）： 利用算法和规则来自动生成复杂的视觉内容，如地形、纹理、角色模型和关卡设计。
详细描述： 传统的3D内容制作往往耗时耗力。程序化生成能够极大地提高效率并创造出无限的变体。
智能化的PCG： 不再是简单的随机生成，而是能够根据一定的设计意图或学习到的模式来生成内容。例如，AI可以根据一个草图来生成风格一致的城市景观，或者根据用户喜好来调整关卡难度。
实时PCG： 在游戏或交互式应用中，内容可以在运行时动态生成，创造出无限探索的可能性。
艺术工具的创新： SIGGRAPH上也会展示新的数字艺术工具，这些工具可能结合了AI、程序化技术，赋予艺术家前所未有的创作能力。例如，一个可以根据音乐节奏自动生成抽象视觉艺术的软件。
数字人（Digital Humans）的逼真度提升： 创造出与真人难以区分的数字角色，并在电影、游戏和虚拟社交中应用。
详细描述：
面部表情和微表情的捕捉与驱动： 能够细腻地捕捉演员的面部动作，并将其映射到数字角色上，使其表情生动自然。
毛发、皮肤的真实感： 利用更先进的着色器和模拟技术，让数字角色的头发、皮肤（包括毛孔、汗毛、血色）看起来极其逼真。
身体的运动模拟： 结合动作捕捉和物理模拟，让数字角色的身体运动流畅且符合物理规律。
AI驱动的对话与表演： 让数字角色不仅仅看起来像人，更能像人一样思考、对话和表演。
4. 计算科学与工程应用：
科学可视化（Scientific Visualization）： 将复杂的科学数据以直观易懂的方式呈现出来。
详细描述： 在生命科学、物理学、天文学等领域，数据量巨大且复杂。SIGGRAPH上展示的技术能够帮助科学家更好地理解数据。
3D医疗成像的可视化： 例如，将CT、MRI扫描数据转化为交互式的3D模型，医生可以在其中“漫游”观察病灶。
天气模拟和流体动力学的可视化： 以逼真的方式展示风、水流的运动，帮助研究人员理解复杂现象。
粒子系统（Particle Systems）的突破： 用于模拟烟雾、火焰、液体飞溅等，且规模更大、细节更丰富。
高性能计算与并行处理： 推动图形渲染和模拟的极限，需要更强大的计算能力。
详细描述： SIGGRAPH上也会有很多关于如何更有效地利用GPU和分布式计算资源来加速图形处理的论文和演示。
新的GPU架构和并行算法： 展示如何设计更高效的算法，充分利用现代硬件的并行计算能力。
分布式渲染和模拟： 在多个计算节点上协同完成大型渲染任务或物理模拟。
总结一下SIGGRAPH上的新奇有趣项目的几个特点：
追求物理真实感： 不断挑战逼真度，模拟光照、材质、物理现象等。
拥抱AI和深度学习： 将AI融入渲染、交互、内容生成等各个环节，带来前所未有的能力。
增强用户体验： 致力于让用户更自然、更沉浸地与数字世界互动。
降低创作门槛： 通过程序化生成、自动化工具等方式，让更多人能够参与到数字内容的创作中。
跨学科融合： 计算机图形学与艺术、设计、科学、工程等学科的交叉融合。
SIGGRAPH上的项目往往是一个技术从研究阶段走向产业应用的重要节点。很多在SIGGRAPH上展出的前沿技术，在几年后就会成为我们日常使用的游戏、电影特效、AR/VR应用等的重要组成部分。因此，它是一个观察未来数字世界发展方向的绝佳窗口。
网友意见
论文的第一作者点了个赞！
@张译中==============================================
居然没有人说这个，SIGGRAPH2015浙大的一项工作：
3D打印是近几年的一项研究热点，但如何给3D打印的物体上色则是目前尚未完美解决的一个问题。传统的给3D打印物体一般采用喷墨技术，这在时间和价格成本上是非常昂贵的。
而对于一些简单的颜色模式，有一种已经比较成熟的技术——水转印
其原理是在一种特殊的材料上将颜色pattern打印出来，然后将打印好的材料铺在水面上，这种材料遇水后会溶解，此时将需要上色的物体浸入水中，颜料会附着在物体上，等物体拿出来风干了以后即完成了上色。
然而这种方法只适用于简单的上色，对于需要精确上色的物体就显然无能为力了。因此，研究者们开始思考能否以这种方法为基础，提出一种新的精确的给3D打印物体上色的办法，试图完成如下效果
考虑到物体在浸入水中的过程中，印有颜色的纸在水的张力作用下会发生形变，如果我们能计算出水面在物体浸入后每一点附着到物体上每一点的对应关系，我们就可以反向求解出一个上好色的物体，它的颜色平面展开图在水中的具体形状，那么这个问题就可以迎刃而解了。（有点像图形学中的纹理映射）
为了求解出这个平面展开图，我们采用计算机模拟流体的办法。
假设物体是在固定的区域内匀速下降，通过这样一个模拟过程，我们可以得到水面上每一点与物体上每一点的对应关系，从而可以得到三维有色的物体在二维上的平面展开图
在计算好这样一张图后，我们在特殊材料上将它打印出来
然后放入水中，材料会溶解。由于在计算模拟的过程中是固定竖直方向的匀速向下运动，因此在上色过程中我们使用机械手臂代替人手。这样可以保证我们模拟的过程和现实过程是一致的。
这是最终上好色的物体和数字模型的比较
这种方法还可以拓展到多个面的物体上色，比如我们想上色这样一只猫
我们只需对他正面，侧面做三次同样的操作即可
这是最终上色的模型和数字模型的比较效果
事实上不光是3D打印的物体，任何物体理论上都可以用这种方法上色
比如这个陶瓷杯子
最后附上这个project的youtube视频，视频点击量已经超过72万，据说比近几年其他siggraph论文的视频总和还要多。
https://www. youtube.com/watch? v=YlUhPrAqiY0类似的话题
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