历年Siggraph会议论文２(最新3篇)
历年Siggraph会议论文２ 篇一
Siggraph（Special Interest Group on Computer GRAPHics and Interactive Techniques）是计算机图形学领域的顶级会议，每年都吸引着全球范围内的研究人员和专家学者参与。本文将介绍历年Siggraph会议中的一些重要论文，并探讨它们在计算机图形学领域的影响和创新。
1. 论文题目：Real-Time Rendering of Virtual Hair
作者：Jason L. Mitchell, Steve Marschner
出版年份：2003
这篇论文介绍了一种实时渲染虚拟头发的方法，该方法能够在计算机图形学中实现逼真的头发渲染效果。论文中作者提出了一种基于物理模型的头发渲染算法，通过模拟光的传播和头发纤维的形状变化，实现了真实感的头发渲染效果。该方法的创新之处在于将头发纤维建模为多个三维曲线，并结合光线追踪算法，实现了逼真的阴影和反射效果。
这篇论文对于计算机图形学领域的研究和应用具有重要意义。它为实时渲染虚拟头发提供了一种有效的方法，为游戏开发、动画制作等领域提供了技术支持。此外，该论文的研究成果还可以应用于虚拟现实技术中，提高虚拟场景的真实感和沉浸感。
2. 论文题目：Fluid Simulation for Computer Graphics
作者：Robert Bridson
出版年份：2008
这篇论文介绍了一种用于计算机图形学中流体模拟的方法，该方法能够实现逼真的流体效果。论文中作者基于流体动力学原理，提出了一种基于网格的流体模拟算法，通过模拟液体的流动、碰撞和表面形态变化等特性，实现了逼真的流体效果。该方法的创新之处在于采用了基于网格的离散化方法，通过粒子的速度和压力场来模拟流体的行为。
这篇论文对于计算机图形学领域的研究和应用具有重要意义。它为流体模拟提供了一种有效的方法，为电影特效、游戏开发等领域提供了技术支持。此外，该论文的研究成果还可以应用于虚拟现实技术中，提高虚拟场景中水的真实感和交互性。
历年Siggraph会议论文２ 篇二
Siggraph（Special Interest Group on Computer GRAPHics and Interactive Techniques）是计算机图形学领域的顶级会议，每年都吸引着全球范围内的研究人员和专家学者参与。本文将继续介绍历年Siggraph会议中的另外两篇重要论文，并探讨它们在计算机图形学领域的影响和创新。
3. 论文题目：Deep Photo Style Transfer
作者：Fujun Luan, Sylvain Paris, Eli Shechtman, Kavita Bala
出版年份：2017
这篇论文介绍了一种基于深度学习的图像风格迁移方法，该方法能够将一种图像的风格应用到另一种图像中，并保持图像的内容不变。论文中作者提出了一种基于卷积神经网络的风格迁移算法，通过学习不同图像之间的风格特征，实现了高质量的图像风格迁移效果。该方法的创新之处在于利用深度学习技术提取图像的风格特征，并结合内容损失和风格损失来优化图像的合成结果。
这篇论文对于计算机图形学领域的研究和应用具有重要意义。它为图像处理和设计提供了一种创新的方法，为艺术创作、图像编辑等领域提供了技术支持。此外，该论文的研究成果还可以应用于虚拟现实技术中，提高虚拟场景的视觉效果和交互性。
4. 论文题目：Interactive 3D Modeling with a Generative Adversarial Network
作者：Qi-Xing Huang, Evangelos Kalogerakis
出版年份：2018
这篇论文介绍了一种基于生成对抗网络（GAN）的交互式三维建模方法，该方法能够实现用户与计算机之间的实时交互，快速生成符合用户需求的三维模型。论文中作者提出了一种基于深度学习和生成对抗网络的三维建模框架，通过学习大量三维模型的特征，实现了高效的三维建模过程。该方法的创新之处在于利用生成对抗网络实现用户与计算机之间的交互式建模，提高了三维建模的效率和准确性。
这篇论文对于计算机图形学领域的研究和应用具有重要意义。它为三维建模和设计提供了一种创新的方法，为虚拟现实、游戏开发等领域提供了技术支持。此外，该论文的研究成果还可以应用于工业设计、医学图像处理等领域，推动计算机图形学的应用和发展。
历年Siggraph会议论文２ 篇三
历年Siggraph会议论文２
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Changelog
ACM Digital Library: Proceedings of the 29th Annual Co
Images and Video
Video Matting of Complex Scenes Yung-Yu Chuang, Aseem Agarwala, Brian Curless (University of Washington), David H. Salesin (University of Washington and Microsoft Research), Richard Szeliski (Microsoft Research) Gradient Domain High Dynamic Range Compression Raanan Fattal, Dani Lischinski, Michael Werman (The Hebrew University) Fast Bilateral Filtering for the Display of High Dynamic Range Images Frédo Durand, Julie Dorsey (Massachusetts Institute of Technology) Photographics Tone Reproduction for Digital Images Erik Reinhard, Michael Stark, Peter Shirley (University of Utah), Jim Ferwerda (Cornell University) Transferring Color to Greyscale Images Tomihisa Welsh, Michael Ashikhmin, Klaus Mueller (Stony Brook University)Modeling and Simulation
CHARMS: A Simple Framework for Adaptive Simulation (PDF) Eitan Grinspun (California Institute of Technology), Petr Krysl (University of California, San Diego), Peter Schrder (California Ins[1][2][3][4][5][6]
