Cheng Zhang 本科结业于北京工业大学，在加利福尼亚大学尔湾分校拿到了博士学位，现在在 Meta Reality Labs 担任研讨科学家。
近日，核算机图形学及互交技能顶会 SIGGRAPH 主办方 ACM SIGGRAPH 宣告了今年大会的最佳博士论文奖获奖者，结业于加利福尼亚大学尔湾分校的 Cheng Zhang 摘得该奖项。
评委会以为，Cheng Zhang 在论文中展现了根据物理的烘托方面的重大进展，为未来的可微分烘托算法的开展供给了实用东西和坚实的理论根底。
同时，结业于奥地利科技学院的 Georg Sperl 取得了最佳博士论文奖荣誉提名。
SIGGRAPH 是核算机图形学顶级国际学术会议，创立于 1974 年，现已开展成为由对核算机图形学和交互技能感兴趣的研讨人员、艺术家、开发人员、电影制作人、科学家和商业人士组成的国际社区。
今年的 SIGGRAPH 大会将于 8 月 6 日至 10 日在美国加利福尼亚州洛杉矶会议中心举行。
SIGGRAPH 博士论文奖设立于 2016 年，每年颁发给在核算机图形学和交互技能领域成功辩论并完结博士论文的近期博士提名人，以赞誉他们的杰出成就。该奖项旨在认可在博士研讨前期现已做出明显奉献的年青研讨者，每年在 SIGGRAPH 会议上颁发，并顺便颁发铭牌、全程会议注册和前往颁奖典礼的盘缠。
获奖论文
Cheng Zhang 的博士论文标题是「Path-Space Differentiable Rendering（途径空间可微烘托）」，环绕一种立异的根据物理的可微分烘托框架 —— 途径空间可微烘托 —— 展开研讨，关于核算机图形学和核算机视觉、核算成像、核算制作、机器人技能以及虚拟 / 增强实际（VR/AR）等领域的使用具有重要意义。
论文链接：holmes969.github.io/document/th…
可微分烘托解决了核算机生成图像的杂乱光传输效应（包括软阴影、彼此反射或次外表散射）的微分问题，这些问题涉及描绘正在烘托的场景的所有参数，例如物体的形状、外表的颜色或周围介质的光密度。可微分烘托中的一个核心问题是处理由于对象鸿沟和遮挡而产生的不接连性：这些不接连性的微分导致烘托方程积分中呈现了狄拉克 delta 散布，经过蒙特卡罗采样积分这些散布一般非常困难、核算价值高昂。
Cheng Zhang 提出了一种巧妙的办法来明显进步处理不接连性的功率。他从烘托的途径空间表述（而不是根据对立体角的积分）开端，观察到用于评估光传输所需的典型被积函数包含移动不接连性，并且在这种表述中其积分域依靠于参数。经过将接连介质力学中的雷诺传输定理（接连介质力学的重要概念）引进烘托中，他可以将变量的变化从依靠参数的途径空间引进到不依靠参数的资料空间，以及在资料途径空间中对不接连面进行积分，以解说依靠参数的不接连性。这种在途径空间中对微分光传输进行谨慎表述的办法适当优雅地引出了用于全局光照的估量鸿沟和内部积分的蒙特卡罗办法。
除了在理论上提出了重要的微分辐射传输和途径积分表述之外，他的博士论文还作出了其他明显的实际奉献。例如，Zhang 注意到可微烘托中的导数一般是奇函数。他使用这一性质产生样本之间的负相关性以减少方差，从而极大地进步了根据蒙特卡罗的可微分烘托的功率。
Zhang 的博士论文建立了坚实的数学根底和实用算法，极大地进步了根据蒙特卡罗的可微分烘托的功率。
在获奖之后，他将持续致力于推进可微烘托算法的开展，并将重点放在实际使用上。「一个特别重视的领域是使用这些东西来应对实际国际的挑战，例如 3D 重建，」他说。「我对将根据物理的办法（例如，可微烘托）与根据学习的办法相结合以解锁更多可能性特别感兴趣。」
获奖人
Cheng Zhang 在 2022 年取得了加州大学尔湾分校（University of California, Irvine）的核算机科学博士学位。他的硕士学位及本科学位分别来自哥伦比亚大学（Columbia University in the City of New York New York）和北京工业大学。他在本科期间取得了北川学术奖学金，并接连荣获北京工业大学优异学术奖。读博期间，他曾取得 Facebook 奖学金。在博士学业完结后，他加入了 Meta Reality Labs。
他的研讨专注于根据物理的烘托及其逆问题，首要环绕从物理测量中揣度几何和资料特点。为了开发针对各种逆烘托问题的通用解决方案，他一直在活跃研讨根据物理的可微分烘托的主题。
此外，结业于奥地利科技学院的 Georg Sperl 凭借「Homogenizing Yarn Simulations: Large-scale mechanics, small-scale detail, and quantitative fitting」论文取得了今年的最佳博士论文奖提名。该论文旨在经过数值均质化办法进步织物仿真的功率，并在模仿中保存一定的机械和视觉细节。论文的使用方向是进步织物仿真的功率和真实性。
论文链接：research-explorer.ista.ac.at/download/12…
Georg Sperl 现在在 CLO Virtual Fashion（一家数字时尚公司，现在已根据虚幻引擎推出了时装设计软件，以及供用户生意虚拟服装的平台）担任研讨科学家。在此之前，他在奥地利维也纳技能大学取得了学士和硕士学位，专业是视觉核算。2022 年，他在奥地利科技学院教授 Chris Wojtan 的指导下完结了根据物理的模仿的博士学位。他的研讨兴趣包括各种自然现象（布料、纱线、颗粒介质、流体等）的根据物理的动画，以及多标准模仿。
参阅衔接：
www.siggraph.org/awards/outs…
www.cs.uci.edu/cheng-zhang…
