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Cheng Zhang 本科畢業于北京工業大學，在加利福尼亞大學爾灣分校拿到了博士學位，目前在 Meta Reality Labs 擔任研究科學家。

近日，計算機圖形學及互交技術頂會 SIGGRAPH 主辦方 ACM SIGGRAPH 宣布了今年大會的最佳博士論文獎獲獎者，畢業于加利福尼亞大學爾灣分校的 Cheng Zhang 摘得該獎項。

評委會認為，Cheng Zhang 在論文中展示了基于物理的渲染方面的重大進展，為未來的可微分渲染算法的發展提供了實用工具和堅實的理論基礎。

同時，畢業于奧地利科技學院的 Georg Sperl 獲得了最佳博士論文獎榮譽提名。

SIGGRAPH 是計算機圖形學頂級國際學術會議，創立于 1974 年，已經發展成為由對計算機圖形學和交互技術感興趣的研究人員、藝術家、開發人員、電影制作人、科學家和商業人士組成的國際社區。

今年的 SIGGRAPH 大會將于 8 月 6 日至 10 日在美國加利福尼亞州洛杉磯會議中心舉行。

SIGGRAPH 博士論文獎設立于 2016 年，每年頒發給在計算機圖形學和交互技術領域成功答辯并完成博士論文的近期博士候選人，以表彰他們的杰出成就。該獎項旨在認可在博士研究早期已經做出顯著貢獻的年輕研究者，每年在 SIGGRAPH 會議上頒發，并附帶頒發銘牌、全程會議注冊和前往頒獎典禮的旅費。

獲獎論文

Cheng Zhang 的博士論文標題是「Path-Space Differentiable Rendering（路徑空間可微渲染）」，圍繞一種創新的基于物理的可微分渲染框架 —— 路徑空間可微渲染 —— 展開研究，對于計算機圖形學和計算機視覺、計算成像、計算制造、機器人技術以及虛擬 / 增強現實（VR/AR）等領域的應用具有重要意義。

論文鏈接：https://holmes969.github.io/document/thesis.pdf

可微分渲染解決了計算機生成圖像的復雜光傳輸效應（包括軟陰影、相互反射或次表面散射）的微分問題，這些問題涉及描述正在渲染的場景的所有參數，例如物體的形狀、表面的顏色或周圍介質的光密度。可微分渲染中的一個核心問題是處理由于對象邊界和遮擋而產生的不連續性：這些不連續性的微分導致渲染方程積分中出現了狄拉克 delta 分布，通過蒙特卡羅采樣積分這些分布通常非常困難、計算代價高昂。

Cheng Zhang 提出了一種巧妙的方法來顯著提高處理不連續性的效率。他從渲染的路徑空間表述（而不是基于對立體角的積分）開始，觀察到用于評估光傳輸所需的典型被積函數包含移動不連續性，并且在這種表述中其積分域依賴于參數。通過將連續介質力學中的雷諾傳輸定理（連續介質力學的重要概念）引入渲染中，他能夠將變量的變化從依賴參數的路徑空間引入到不依賴參數的材料空間，以及在材料路徑空間中對不連續面進行積分，以解釋依賴參數的不連續性。這種在路徑空間中對微分光傳輸進行嚴謹表述的方法相當優雅地引出了用于全局光照的估計邊界和內部積分的蒙特卡羅方法。

除了在理論上提出了重要的微分輻射傳輸和路徑積分表述之外，他的博士論文還作出了其他顯著的實際貢獻。例如，Zhang 注意到可微渲染中的導數通常是奇函數。他利用這一性質產生樣本之間的負相關性以減少方差，從而極大地提高了基于蒙特卡羅的可微分渲染的效率。

Zhang 的博士論文建立了堅實的數學基礎和實用算法，極大地提高了基于蒙特卡羅的可微分渲染的效率。

在獲獎之后，他將繼續致力于推進可微渲染算法的發展，并將重點放在實際應用上。「一個特別關注的領域是利用這些工具來應對現實世界的挑戰，例如 3D 重建，」他說。「我對將基于物理的方法（例如，可微渲染）與基于學習的方法相結合以解鎖更多可能性特別感興趣。」

?? Cheng Zhang 在 2022 年取得了加州大學爾灣分校（University of California， Irvine）的計算機科學博士學位。他的碩士學位及本科學位分別來自哥倫比亞大學（Columbia University in the City of New York New York）和北京工業大學。他在本科期間獲得了北川學術獎學金，并連續榮獲北京工業大學優秀學術獎。讀博期間，他曾獲得 Facebook 獎學金。在博士學業完成后，他加入了 Meta Reality Labs。

他的研究專注于基于物理的渲染及其逆問題，主要圍繞從物理測量中推斷幾何和材料屬性。為了開發針對各種逆渲染問題的通用解決方案，他一直在積極研究基于物理的可微分渲染的主題。

此外，畢業于奧地利科技學院的 Georg Sperl 憑借「Homogenizing Yarn Simulations： Large-scale mechanics， small-scale detail， and quantitative fitting」論文獲得了今年的最佳博士論文獎提名。該論文旨在通過數值均質化方法提高織物仿真的效率，并在模擬中保留一定的機械和視覺細節。論文的應用方向是提高織物仿真的效率和真實性。

論文鏈接：https://research-explorer.ista.ac.at/download/12358/12371/thesis_gsperl.pdf

Georg Sperl 目前在 CLO Virtual Fashion（一家數字時尚公司，目前已基于虛幻引擎推出了時裝設計軟件，以及供用戶買賣虛擬服裝的平臺）擔任研究科學家。在此之前，他在奧地利維也納技術大學獲得了學士和碩士學位，專業是視覺計算。2022 年，他在奧地利科技學院教授 Chris Wojtan 的指導下完成了基于物理的模擬的博士學位。他的研究興趣包括各種自然現象（布料、紗線、顆粒介質、流體等）的基于物理的動畫，以及多尺度模擬。