繼今年7月2篇論文入選 SIGGRAPH 后，Style3D 又有兩篇論文入選 SIGGRAPHAsia !
此次與 Google、Adobe、Nvidia、Intel、Disney、騰訊等企業(yè)論文同列，可以說，Style3D 在計算機圖形學領(lǐng)域的研究已經(jīng)躋身全球企業(yè)高水平之列。
近期，在悉尼舉行的 第16屆計算機圖形學與交互技術(shù)亞洲國際會議(SIGGRAPHAsia2023 )會議上，Style3D 凌迪研究院同事們?yōu)閮善谖锢淼牟剂夏M技術(shù)論文進行了口頭報告。SIGGRAPH 代表著計算機圖形學最高水平的國際性重量級 CG 盛會，SIGGRAPH Asia 是SIGGRAPH 的唯一分會。此次 Style3D 兩篇論文同時入選，足見其沉甸甸的含金量。
本次入選的兩篇論文研究成果，將顯著提升布料真實效果及效率。
第一篇論文是關(guān)于通過使用解析特征系統(tǒng)和自適應幾何剛度來提高二面角彎曲模型的穩(wěn)定性。
Style3D提出了二面角彎曲模型 Hessian 矩陣的簡潔表達式與解析特征系統(tǒng)的表達式，揭示了二面角彎曲模型通常具有四個正、負和零特征值。通過這些表達式，可以高效地將不定的 Hessian 矩陣解析地修正為正半定矩陣。論文中還提出了通過正交幾何剛度矩陣來修正二面角彎曲模型的不定幾何剛度矩陣。
此外，文中建議根據(jù) Kirchhoff-Love 薄板理論調(diào)整壓縮剛度以避免過度壓縮。Style3D 研發(fā)的方法不僅確保了正半定性，還避免了因退化幾何而產(chǎn)生的大彎曲力造成的不穩(wěn)定性。為了展示方法的優(yōu)點，在具有挑戰(zhàn)性示例中，實驗中對比了現(xiàn)有方法在布料和薄板模擬方面的效果。
在柔性仿真中，面料彎曲度將決定著面料真實感效果，不同實物面料有著不同的物理屬性，在現(xiàn)實中輕易實現(xiàn)的“疊衣服”，在數(shù)字世界中卻是無數(shù)代碼計算結(jié)果。如何穩(wěn)定還原彎曲屬性，甚至在極端情況下(如大彎曲力)依舊能完美呈現(xiàn)真實彎曲感，是圖形學一直攻克難題。Style3D 此次技術(shù)創(chuàng)新方法，將會在不久的未來，應用于 Style3D 的模擬引擎中來增強衣物的彎曲效果，為用戶提供更逼真、更出色的體驗。
第二篇論文介紹了一種提高 GPU 上布料模擬效率的方法。
Style3D提出了一種ProjectiveDynamics(PD)框架中高效的布料模擬方法。該方法結(jié)合了子空間積分和可并行迭代松弛方法的優(yōu)點。其核心在于利用子空間加速 Jacobi-PD 的收斂效率，以及巧妙地利用預計算分解來求解子空間中的全局系統(tǒng)。預計算分解的子空間系統(tǒng)矩陣在子空間 LBFGS 中得到了利用。LBFGS 方法以子空間的系統(tǒng)矩陣作為初始 Hessian 近似，結(jié)合全空間中的 Jacobi 迭代來捕捉高頻細節(jié)。
此方法可以在 GPU 上高效執(zhí)行，實驗顯示高分辨率布料模擬的性能得到了顯著提升。后續(xù)，Style3D將此方法陸續(xù)實現(xiàn)在 Style3D自研的模擬引擎中，通過提供更快的模擬速度來增強整體用戶體驗。此技術(shù)的應用，也將再次提升 Style3D 在布料模擬速度上的優(yōu)勢，筑高 Style3D 相關(guān)技術(shù)壁壘。
“細微處見真章，無聲處聽雷”，布料細微真實感的提升，背后是無數(shù)技術(shù)者日以繼夜深究的成果。柔性仿真作為圖形學中難度和復雜度極高的領(lǐng)域之一，Style3D 多年來一直死磕于此，并于今年在 SIGGRAPH 及SIGGRAPH Asia 上共發(fā)表4篇論文，成為推動全球相關(guān)技術(shù)前進的重要一步。
作為技術(shù)成果所有者，Style3D 也將會以最快的速度將研究成果應用到 Style3D Studio、Atelier及Simulator 等產(chǎn)品中，讓技術(shù)為服裝數(shù)字研發(fā)帶來實際應用價值。未來更多的科研突破，讓我們一起期待!
Style3D Studio：紡織服裝產(chǎn)業(yè)應用的3D服裝設(shè)計軟件，自有柔性仿真技術(shù)，讓3D服裝設(shè)計更真、更快、更高效
Style3D Atelier：CG行業(yè)應用的專業(yè)級數(shù)字服裝建模工具，輕松創(chuàng)建、模擬、呈現(xiàn)高保真的數(shù)字服裝
Style3D Simulator ：CG行業(yè)應用的超寫實服裝仿真插件，用于任何UE項目，提升服裝動畫制作效率
關(guān)于Style3D-凌迪研究院
Style3D的凌迪研究院由世界頂級圖形學家、前美國俄亥俄州立大學終身教授王華民博士帶隊組建，核心團隊成員均來自于斯坦福大學、猶他大學、清華大學、浙江大學等國際著名學府。凌迪研究院全部由碩士以上人才組成，其中博士占比超過40%，致力于柔性體仿真及AI領(lǐng)域的前沿技術(shù)研究。凌迪研究院多次在計算機圖形學世界頂級期刊SIGGRAPH發(fā)表了高水平文章，凌迪科技在計算機圖形學和AI服裝行業(yè)應用等研究領(lǐng)域已經(jīng)獨占鰲頭。近期更是吸引了國際知名計算機圖形學專家楊垠、蔣陳凡夫教授的加盟，成為了目前全世界首屈一指的圖形學人才匯集地。
4篇入選論文：
Fast GPU-Based Two-Way Continuous Collision Handling (SIGGRAPH)
Second-Order Stencil Descent for Interior-point Hyperelasticity(SIGGRAPH),
Stable Discrete Bending by Analytic Eigensystem and Adaptive Orthotropic Geometric Stiffness(SIGGRAPH Asia)
Subspace-Preconditioned GPU Projective Dynamics with Contact for Cloth Simulation(SIGGRAPH Asia)
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