个人简介

过洁，现任南京大学计算机学院、计算机软件新技术全国重点实验室长聘副教授（特聘研究员）、博导，主要研究方向为图形渲染技术和虚拟现实技术。迄今为止，在国内外主流期刊和会议上发表高水平学术论文100多篇，包括SIGGRAPH、CVPR、ICCV、ACM TOG、IEEE TVCG等。近年来带领团队研制国产真实感渲染引擎Moer Renderer（获CCF CAD&CG专委2024年度优秀图形开源软件奖）和国产实时渲染引擎MoerEngine。相关研究成果深入应用在文物保护、基础教育、消费电子和影视娱乐等多个行业。过洁担任包括SIGGRAPH Asia在内的多个国际、国内学术会议的程序委员会委员，曾获得华为火花奖、江苏省工程师学会优秀青年工程师奖、江苏省计算机学会青年科技奖等奖励。

报告题目：光线追踪关键技术和系统

报告摘要：近年来，随着GPU硬件的不断发展，光线追踪渲染速度越来越快，实时光线追踪将成为可能，如何提升光线追踪的速度是研究的热点。在本次报告中，讲者将介绍提升光线追踪渲染速度的若干研究探索和进展：算法方面，包括光线追踪降噪和路径引导方法；系统方面，包括针对光线追踪的领域特定编程语言，GPU渲染任务调度和光线追踪系统LuisaRender。最后，报告对光线追踪的未来发展方向进行展望。

个人简介：徐昆，清华大学计算机系长聘副教授、博导，国家优秀青年基金获得者。研究兴趣包括计算机图形学，真实感绘制和智能媒体计算。在ACM SIGGRAPH, ACM TOG, IEEE TVCG等重要会议期刊发表论文40余篇。担任Computers & Graphics编委，曾担任国际会议Pacific Graphics程序委员会共同主席（2015年）。获国家自然科学奖二等奖一项（排名4），国家科技进步奖二等奖一项（排名4），中国计算机学会优秀博士学位论文奖，入选中国科协“青年人才托举工程”

报告题目：材质的真实感建模与逆向恢复

报告摘要：现实世界是丰富多彩的，包括了丰富的几何、多彩的外观和斑斓的光影。在自动驾驶、工业设计等应用中通常需要为现实世界构建真实感的三维数字世界，一方面需要获取物理世界中的几何和材质，另一方面也需要真实地模拟光线与材质的交互。本次报告中将介绍近两年团队在几何/材质获取、材质建模方面的相关工作。

个人简介：王贝贝, 南京大学智能科学与技术学院教授，博士生导师。研究方向为计算机图形学渲染方向。曾在INRIA从事博士后研究，曾作为骨干参与Disney Infinity研发。以第一/通讯作者在ACM TOG, SIGGRAPH(Asia), IEEE TVCG, CVPR发表论文近三十篇，入选TOG封面文章三次。提出SpongeCake材质模型，应用于多个引擎中。主持国家自然科学基金面上项目、科技创新2030旗舰项目子课题及企业项目等。担任Computer Graphics Forum的副编辑，担任第36届EGSR程序委员会共同主席，担任SIGGRAPH 2025 Sorting委员会委员，担任SIGGRAPH 2023-2024等会议程序委员会委员。

报告题目：探讨神经绘制模型的能力边界

报告摘要：绘制研究的一个核心问题是如何仿真模拟光线在场景中的传播过程，从而实现高逼真的视觉效果。借助近年来飞速发展的深度学习技术，在学术界上使用神经绘制模型进行光学传播的模拟取得了一系列的研究成果，有效提升了光线模拟的计算效率与绘制质量。本报告结合报告者在该领域的最新研究成果，进一步探讨在不断提升绘制模型能力后在效果、泛化性、频段等等方面所能达到的能力边界。

个人简介：霍宇驰，浙江大学CAD&CG实验室百人计划研究员，围绕光能传输开展计算机图形学、计算机视觉、计算光学、人工智能的研究工作，当前的研究题目包括AI for Lighting 等，在Nature Communications、ACM Transactions on Graphics等顶刊顶会上已发表30余篇工作，研究成果两次获选为图形学顶刊ACM Transactions on Graphics封面，获选CVMJ年度Hightlight文章，进入CGF Top Cited文章，并应用于华为、酷家乐、光线云等企业的平台，在国内外重要学术期刊、会议和机构和会议承担职务，包括SIGGRAPH（Asia） Session Chair、多家顶刊顶会审稿专家、中国图学会网络图形学专委会专委、中国图像图形学会数字娱乐与仿真专委会专委，获得启真优秀青年学者，陆增镛CAD&CG高科技奖、浙大信息学部青年创新奖等。

报告题目：面向工业应用的真实毛发和布料渲染方案

报告摘要：毛发和布料的渲染一直是计算机图形学研究的热点之一。这一挑战主要在于如何准确表示它们复杂的几何形状和光学特性。动物毛发和布料都是由大量纤维构成的，这给建模和存储带来了挑战。在渲染的过程中，单个纤维的光学属性就足够复杂，而毛发之间的多次反射更加增加了渲染的复杂度，使得结果更难以收敛。我们的目标是在确保毛发和布料渲染的真实性的同时，实现高效的渲染。在这次报告中，我将介绍我们在毛发和布料方面的渲染工作，并将着重介绍我们发表在 SIGGRAPH 2024 的最新的工作，实时的Level of detail 的布料渲染方案。

个人简介：朱君秋博士，现为山东大学研究员，曾在加州大学圣芭芭拉分校担任博士后研究员，专注于计算机图形学和真实感渲染领域。她于2022年6月获得山东大学软件工程博士学位，导师为孟祥旭教授。研究方向包括微观材质渲染及通过智能技术提高渲染效率和视觉真实感。开发的基于表面的布料渲染模型已被Meta采纳为官方布料渲染方案；基于纱线的布料渲染模型应用于奥斯卡最佳视觉效果获奖影片《阿凡达：水之道》；研发的毛发聚合渲染模型也应用于电影《可卡因熊》。她还参与多个国际学术会议的组织工作，并担任SIGGRAPH Asia、Pacific Graphics、Eurographics等会议的程序委员会成员。曾受邀担任2024年SGP会议研究生学院特邀讲师（美国麻省理工大学）和2024年SIGGRAPH Asia课程讲师（日本东京）。

报告题目：基于光影渲染的虚实融合技术研究

报告摘要：虚实融合的真实感高度依赖于光照与阴影的建模质量。本报告将介绍三项相关技术：首先精确预测和编辑图像的HDR光照信息；其次建立基于物理规律的动态阴影编辑框架，实现虚实物体间阴影相互投射；最后基于3D高斯溅射技术构建可微分场景表征，实现三维场景的光影高效编辑与实时重光照。上述方法可以显著提升虚实融合的视觉一致性，为光影渲染技术提供新的解决思路。

个人简介：于飘飘，南京航空航天大学人工智能学院讲师，江苏省人工智能学会人工智能技术创新奖获得者。博士毕业于南京大学（2023）。主要研究虚实融合、计算机图形学等方向，获得中国博士后科学基金面上资助、江苏省卓越博士后计划资助。发表学术论文8篇，如IEEE TVCG、ICCV、CVPR、Science China Information Science等CCF A类期刊和会议。