北京时间2024年12月3日，SIGGRAPH Asia 2024在日本东京盛大召开。这是SIGGRAPH Asia的第十七届会议，也是第三次回归东京，吸引了众多技术专家与研究者的参与。在本届大会上，技术论文主席Michael Wimmer隆重颁发了最佳论文奖与其他多个荣誉，当中贾佳亚团队与其学生徐立的研究成果令人瞩目。
SIGGRAPH Asia近年来的论文提交数量持续增长，今年共提交了900篇论文，涵盖几何建模、视频成像、可视化和动画模拟等多个主题，其中几何/建模占比28%，可视化/渲染占比19%。此次大会最终接纳了146篇会议论文和119篇期刊论文，总接受率为29.4%。在众多优秀论文中，特定的华人团队表现突出，四篇论文获最佳论文提名。
尤其值得关注的是，来自乔治亚理工学院的全华人团队提交的论文《Particle-Laden Fluid on Flow Maps》获得最佳论文奖。该研究提出了一种创新框架，通过粒子流图模拟墨水作为载流粒子，克服了现有流图技术在处理粘度和阻力等耗散力时的局限性。这种新方法使得应用范围从解决欧拉方程扩展到处理具有精确粘度的纳维-斯托克斯方程，展示了其在高保真墨水扩散模拟中的强大能力。
贾佳亚教授及其团队同样在本次大会表现不凡，他们的作品《TEXGen: a Generative Diffusion Model for Mesh Textures》获得了时间检验奖，展示了团队在3D纹理生成上的创新思路。该论文由香港大学、北航、清华大学及VAST团队共同撰写，所提出的模型首次在UV纹理空间内，脱离对现有2D扩散模型的依赖，高效生成高分辨率纹理图，为后续的纹理修复与合成奠定了基础。
同时，贾佳亚教授所领导的团队获得的另一个时间检验奖论文《Structure extraction from texture via relative total variation》则被评选为经受时间检验的经典作品。这篇论文首次提出了基于总变差的新模型，能够有效分解图像中的纹理与结构信息，且无需事先指定纹理的规则性或对称性，其深远的影响力在于推动了图像处理领域的研究进展。
作为AI领域的重要盛会，SIGGRAPH Asia不仅是研究人员展示其最新成果的平台，也成为了各类AI图形和动画技术合作的催化剂。各项技术的蓬勃发展让人们看到了AI与计算机图形学结合的无限可能。在大会的尖端技术展示期间，参会者围绕图像、动画及其应用展开了热烈讨论，特别是在AI驱动的内容创作和优化方面，如何借助新算法提升创作效率是参与者关注的焦点。
随着技术不断进步，AI绘图和生文工具也越来越多地参与到创作过程中。这些工具不仅能提升创作效率，还能够变化出丰富的艺术表现形式。如今，许多创作者开始利用这些资源进行个人成长与赚钱项目，开启了新的副业机会。因此，了解并使用最新的AI工具变得尤为重要。
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总结来说，贾佳亚与徐立的研究成果不仅在SIGGRAPH Asia大会上获得肯定，也预示着AI在图形学与图像处理中的应用前景广阔。随着AI工具的不断优化与普及，未来的创作将更加丰富多彩，值得每位关注技术与艺术的创作者共同探讨与实践。
