个人简介

报告题目：三维形状的显式、隐式可微融合表达

报告摘要：已有的表达方法大体上可以分为两大类:一类是参数曲面或网格为代表的显式表达，而另一类是以体上内外场或距离场为代表的隐式表达。本报告将首先介绍两类表达方法各自的特点，将二者进行结合的一些技术，以及当前的一些挑战，最后介绍通过改造Winding Number将二者可微融合的尝试以及目前取得的进展。

个人简介：黄劲博士、浙江大学教授，主要研究计算机图形学中几何计算以及物理模拟，尤其关注网格建模、网格剖分以及柔性体模拟仿真等问题。研究受国家自然科学基金、通用汽车、华为等项目的资助。取得的成果包括数十篇国际顶级学术期刊论文，目前担任国际期刊CAGD的AssociatedEditor，曾担任包括ACM SIGGRAPH在内的一些著名国际学术会议的程序委员会委员，SCA、GMP等国际会议的论文共同主席。

报告题目：基于AI的高质量网格生成

报告摘要：高质量的网格生成技术是计算机图形学、科学计算和工程仿真等领域中的核心基础，对于三维建模与动画流体动力学模拟、有限元分析等任务至关重要。近年来，A技术的快速发展为网格生成领域带来了新的机遇和挑战，为自动化、智能化的网格生成提供了新的思路。本报告将回顾传统网格生成技术的局限性及其在实际应用中的挑战，提出AI技术在网格生成任务中的思路和优势，并展望AI技术在网格生成领域的未来发展方向。

个人简介：辛士庆，山东大学计算机科学与技术学院教授博士生导师。在几何计算和几何处理方面做了系统性的研究工作，发表论文100余篇，获得2017/2023年SPM大会最佳论文奖(第1名)、2021年吴文俊人工智能自然科学奖(2等)、2023年SIGGRAPH最佳论文奖(国内科研单位首次)、2024年CVM大会最佳论文奖、2024年GMP大会最佳论文奖，并担任GMP2025程序委员会共同主席。在教学方面，连续5年获得山东大学泰山学堂“毕业生最喜爱的老师并获得2022年山东大学泰山学堂“卓越教师”称号。

报告题目：基于图神经网络的三维几何处理

报告摘要：图数据结构在几何处理中可以很自然地用来表达三角网格和最紧邻图等，因而图神经网络(GNNS)在三维几何处理中也有着非常大的应用前景。本次报告包含3篇我们近期发表在SIGGRAPH(Asia)JournalTrack 的研究成果:基于图神经网络的三维曲面重建、测地线距离计算、以及点云上的拉普拉斯算子的学习。这次报告中将向大家报告这三个貌似差别很大的研究问题，如何在图神经网络的框架下得到统一的解决，并和大家一起探讨图神经网络在三维几何处理中的应用。

个人简介：王鹏帅，现任北京大学助理教授，博士生导师。于2013年和2018年分别于清华大学获得本科学位和博士学位。研究方向为计算机图形学、几何处理和三维深度学习。在学术会议SIGGRAPH(ASIA)、CVPR等上发表多篇论文。王鹏帅博士担任著名图形学期刊Computers & Graphics的副主编、著名图形学国际会议(如SIGGRAPH Asia2024、Eurographics 2024、CVM 2023/2024等)的会议程序委员。王鹏帅博士于2022年至2024年连续三年获得AMiner评选的AI2000 最有影响力的学者称号，并于2023年获得亚洲图形学学会(Asiagraphics)青年学者奖。

报告题目：共形映射的锥奇异点生成

报告摘要：使用共形映射进行平面参数化中引入少数高斯曲率不为零的点可以有效地降低参数化的面积扭曲，这些点被称作锥奇异点。锥奇异点生成的主要问题是如何在保证共形映射面积扭曲尽量低的同时生成合理的锥奇异点分布。本报告将介绍我们团队近些年在共形映射的锥奇异点生成问题上的相关研究，探讨如何高效率地生成稀疏(或带特定曲率约束)的锥奇异点，并将其应用于全局无缝参数化，网格的分片可展曲面逼近等问题上。

个人简介：方清，中国科学技术大学特任副研究员。2021年在中国科学技术大学获得计算数学博士学位，2021-2024年期间留校担任博士后研究员。主要研究方向为数字几何处理，研究兴趣包括:参数化，离散微分几何，点云重建等在ACM Transactions on Graphics、Computer-AidedDesign上发表多篇文章。个人主页:https://qingfang1208.github.io/

报告题目：面向四边形化的场光滑度控制的区域划分

报告摘要：四边形网格广泛应用于机械工程、物理仿真、建筑设计等领域。本报告介绍一种新的分割方法用于可靠地生成特征对齐的四边形网格。分割的核心是远离奇异点的光滑流线更适合作为划分边界，使得奇异点被限制在面片内，导致更直的边界并减少奇异点带来的扭曲影响。为此，提出了一种新的面片质量控制机制，将面片边界保持在具有高场平滑度的区域内，甚至没有场偏差。结合其他常见度量，迭代地在平滑度控制区域中跟踪场以生成路径。

个人简介：傅孝明，中国科学技术大学数学科学学院副教授、博士生导师。分别于2011、2016年在中国科学技术大学获得学士、博士学位，2016年至2021年于中国科学技术大学任特任副研究员。研究领域为计算机图形学与计算机辅助设计，研究方向为几何处理、优化、建、制造等。已在ACM ToG上发表23篇论文，获2024年SMA Young Investigator Award、2023年安徽省青年数学奖、2022年入选中国科学院“青年创新促进会”。