引言
本次课程的内容涵盖几何建模、三维视觉、深度几何学习、城市大场景建模、点云处理、角色动画、3D打印、虚拟现实 、仿真、渲染、图形系统设计等内容，内容丰富和前沿，是了解计算机图形学前沿和未来方向的非常难得的机会。
《计算机图形学前沿进展》（课程编号：001M06）为中国科学技术大学暑期学期的课程。课程由数学科学学院中科大图形与几何计算实验室(GCL)的陈仁杰老师和刘利刚老师及国内外学者共同授课。本年度课程的主题为 “3D几何感知与建模、仿真和绘制” 。
课程安排
物理和数据驱动的计算机角色动画
主讲人
刘利斌，北京大学前沿计算研究中心助理教授。2014年博士毕业于清华大学，2015年至2017年分别于加拿大不列颠哥伦比亚大学以及美国迪士尼研究院从事博士后研究，2017年至2020年在美国创业公司DeepMotion Inc.任首席科学家。主要研究方向为计算机角色动画、基于物理的运动仿真、运动控制以及增强学习等。曾发表SIGGRAPH/TOG论文多篇，并曾多次担任SIGGRAPH、Eurographics、Pacific Graphics、SCA等图形学领域重要学术会议的论文/短文程序委员。
简介
刘利斌老师的课程题目为《物理和数据驱动的计算机角色动画》。
刘利斌老师首先介绍了计算机角色动画在游戏和影视中的广泛应用，表明了计算机角色动画的重要性，并讲解了计算机角色动画的基本知识。然后，刘利斌老师讲解了基于数据驱动的运动生成方法，包括运动的生成，运动图的构造，生成运动的合成需要考虑的因素，如用户需求、环境和角色特征等，并主要从数据、运动质量和与环境的交互三个方面，分析了基于数据驱动的运动生成方法的问题。接下来，刘利斌老师介绍了基于物理仿真和运动控制的运动生成方法。该方法考虑每一个节点的受力，给定参考状态进行轨迹优化，介绍了基于采样的运动策略和回归分析产生开环的控制轨迹等。最后，刘利斌老师介绍了二者相结合的方法。主要因为基于物理仿真的方法只是现有动作的重排，不能产生新的动作，而基于数据驱动的方法可以产生新的动作，但因为没有物理约束，不能保证轨迹的物理准确性。
使用拉格朗日粒子方法的图形学多流体模拟
主讲人
任博于2015年于清华大学计算机科学与技术系获得工学博士学位。2015年7月至今于南开大学计算机系任教。主要研究领域为计算机图形学，计算机视觉，人工智能。近期研究方向包括基于机器学习/基于物理的流体模拟，三维场景重建等。任教以来指导学生在国际顶级会议期刊（中科院一区，CCF A类）SIGGRAPH，TVCG等发表文章多篇。于2018年入选中国图学会青年托举计划。多次在国内图形学界会议（如GAMES，CAS/CG等）上应邀进行或主持专题报告。参与ACM SIGGRAPH，JCST，CVM，CASA等会议、期刊的审稿，并担任Pacific Graphics会议的分会场主席， CVM，CASA论文委员会成员等。
简介
任博老师的课程题目是《使用拉格朗日粒子方法的图形学多流体模拟》。
任博老师首先介绍了Navier-Stokes方程组、连续场以及对连续场进行离散采样存储与表示的两种方法欧拉式和拉格朗日式，讲解了SPH、PBF两种经典的粒子模拟方法和边界处理方法，包括镜像法、Ghost particle & forces法、边界粒子法。接下来，任博老师重点讲解了使用拉格朗日粒子方法求解多相流体的Navier-Stokes方程组。最后，任博老师介绍近年来粒子方法在图形学多流体模拟任务中的挑战，并探讨其未来可能的研究方向。
高性能可视流体计算及其应用
主讲人
刘晓培博士目前是上海科技大学信息科学与技术学院视觉与数据智能研究中心的助理教授及中国科学院的研究员。他于香港中文大学获得计算机科学与工程的博士学位，并在新加坡南洋理工大学从事博士后研究，期间他与南洋理工大学航空与力学工程学院及高等研究所紧密合作从事交叉科学研究。他目前主要从事与高性能流体模拟计算相关的基础问题以及可视化渲染的研究，并应用于计算机图形学、计算设计与制造、虚拟现实、医疗诊断以及虚拟机器人训练等。他的论文发表在多个学科的重要期刊及会议上，如ACM TOG、ACM SIGGRAPH/SIGGRAPH Asia、IEEE TVCG、APS PRD、AIP POF等。
简介
刘晓培老师的课程题目是《高性能可视流体计算及其应用》。
首先，刘晓培老师介绍了流体动力学模型，详细讲解了Navier-Stokes流体求解器；回顾了无条件稳定的半拉格朗日方法、MacCormack方法，同时利用Helmholtz-Hodge分解确保不可压缩性来求解整个过程；简要介绍了非均匀网格方法；阐述了传统流体模拟存在的问题，并提出了下一代流体模拟器需要解决的目标。然后刘晓培老师详细介绍了在过去多年通过研发基于变分的统计动力学模型，在推进在强湍流和复杂几何物体存在的情况下的高性能流体模拟计算技术方面所做出的成果，展示了高分辨率高性能流体模拟的各种验证结果及在不同领域中的应用。最后，刘晓培老师介绍了多相流体模拟的统一动力学方法。
Real-Time Cloth Simulation on GPUs
主讲人
王华民，博士，凌迪科技合伙人/首席科学家，美国俄亥俄州立大学(OSU)副教授。王华民教授于2002年在浙江大学(混合班)获学士学位，2004年在斯坦福大学获硕士学位，2009年在佐治亚理工大学获博士学位，2009年至2011年在加州大学伯克利分校从事博士后研究，2011年加入俄亥俄州立大学任教，2021年加入凌迪科技。王华民教授师从图形学几何与动画知名学者Greg Turk，研究方向涉及计算机动画模拟的各个方向，包括流体，弹性体，碰撞处理等，对高性能、实时布料模拟与测量尤为感兴趣。他在图形学顶级论坛(SIGGRAPH/SIGGRAPH Aisa/TOG)发表了近三十篇论文，其中包括作为唯一作者单独发表的三篇SIGGRAPH论文和一篇SIGGRAPH Asia论文。
简介
王华民老师的课程题目是《 Real-TimeCloth Simulation on GPUs 》。
课程分为三部分。第一部分介绍什么是衣服模拟。王华民老师以游戏领域、服装行业、虚拟人直播、电影特效为例介绍了衣服模拟的广泛应用和重要性，并阐述了衣服模拟速度慢的原因。并详细介绍了衣服模拟的数学模型，即求解一个非线性优化问题。
第二部分是衣服实时模拟的经典算法。针对非线性优化问题解法王华民老师介绍了Newton-Raphson、Gradient Descent、Projective Dynamics、Diagonal Hessian和Lower Hessian等方法，并分析比较了它们在CPU和GPU上运行速度的快慢。接下来介绍了各种加速算法。接下来讲解了碰撞检测和碰撞响应的概念的处理方法。
第三部分介绍了衣服实时模拟存在的问题。包括如何处理摩擦力、非弹性力、锁定、材质建模等。