AI+ CG如何加、加之何利,、未來(lái)何去,？

灣區(qū)時(shí)訊 智能圖形學(xué)作為人工智能（AI）與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)（CG）相結(jié)合的新興領(lǐng)域，在近年來(lái)取得了令人矚目的進(jìn)展,。智能圖形學(xué)的不斷演進(jìn)和完善開(kāi)辟了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)在傳統(tǒng)的電影,、游戲和特效等領(lǐng)域之外的更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，如智能制造,、無(wú)人系統(tǒng),、文物保護(hù)以及醫(yī)療健康等。這一發(fā)展推動(dòng)了三維數(shù)字中國(guó)的全新變革,，為滿(mǎn)足國(guó)家的重大需求提供著不可或缺的技術(shù)支持,。AI與CG的緊密結(jié)合不僅為傳統(tǒng)圖形學(xué)注入了新的活力，而且為各行業(yè)帶來(lái)了更高效,、更創(chuàng)新的解決方案,。然而，隨著技術(shù)不斷推陳出新,，智能圖形學(xué)也面臨著一系列全新的問(wèn)題和挑戰(zhàn),。

為此，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）青年計(jì)算機(jī)科技論壇（YOCSEF）廣州分論壇學(xué)術(shù)委員會(huì)于2023年12月2日舉辦了“AI + CG: 智能圖形學(xué)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)”技術(shù)論壇,，共論AI + CG的如何加,、加之何利、未來(lái)何去,，旨在為智能圖形學(xué)的未來(lái)發(fā)展提供獨(dú)到見(jiàn)解和創(chuàng)新的解決思路,。本次論壇由CCF主辦,，YOCSEF廣州學(xué)術(shù)委員會(huì)、廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,、廣東工業(yè)大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院共同承辦,。YOCSEF廣州AC委員朱鑒（廣東工業(yè)大學(xué)）和YOCSEF廣州2022-2023副主席謝光強(qiáng)（廣東工業(yè)大學(xué)）共同擔(dān)任論壇執(zhí)行主席，廣東恒電信息科技股份有限公司提供贊助支持,。此次論壇邀請(qǐng)了徐雪妙（華南理工大學(xué)）,、方美娥（廣州大學(xué)）、朱磊（香港科技大學(xué)（廣州））作為引導(dǎo)發(fā)言嘉賓,，孟敏（廣東工業(yè)大學(xué)）,、高博宇（暨南大學(xué)）、張?zhí)煸ィ◤V汽研究院）作為思辨嘉賓,。

YOCSEF廣州往屆主席譚臺(tái)哲（廣東工業(yè)大學(xué)）,，YOCSEF廣州優(yōu)秀AC委員劉雷（廣東科技報(bào)），YOCSEF廣州現(xiàn)任主席龍錦益（暨南大學(xué)）,，YOCSEF廣州現(xiàn)任副主席李冠彬（中山大學(xué)）,、劉同來(lái)（仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院），YOCSEF廣州AC委員胡建芳（中山大學(xué)）,、藍(lán)連濤（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)）,、劉偉莉（廣東技術(shù)師范大學(xué)）、黃培濤（唐邦信息科技）,，戰(zhàn)蔭偉（廣東工業(yè)大學(xué)）,，曾碧（廣東工業(yè)大學(xué)），冼楚華（華南理工大學(xué)）,，張懷東（華南理工大學(xué)）,，甘文生（暨南大學(xué)），周燕（佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院）,，劉翔宇（佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院）,，陳光明（廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)），郭建軍（仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院）,，陳云華（廣東工業(yè)大學(xué)）,，陳炳豐（廣東工業(yè)大學(xué)），黃國(guó)恒（廣東工業(yè)大學(xué)）,，楊振國(guó)（廣東工業(yè)大學(xué)）,，孫宇平（廣東工業(yè)大學(xué)），羅玉（廣東工業(yè)大學(xué)）,，高靜（廣東恒電信息科技）,，羅興勇（超擎科技）等來(lái)自廣東地區(qū)多所高校及企事業(yè)單位共60多人參加了此次論壇。

在論壇開(kāi)幕環(huán)節(jié)，首先由本次論壇執(zhí)行主席朱鑒逐一介紹與會(huì)嘉賓,，再由YOCSEF廣州主席龍錦益介紹YOCSEF文化內(nèi)涵,。龍錦益對(duì)YOCSEF的含義、理念,、分論壇以及YOCSEF廣州的特色文化等內(nèi)容作了介紹,。

暨南大學(xué)龍錦益教授介紹YOCSEF文化

隨后，朱鑒介紹了論壇背景,。本次論壇以"AI+CG：智能圖形學(xué)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)"為主題,，旨在探討在AI技術(shù)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)所面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn),，希望本次論壇為該領(lǐng)域的發(fā)展提供有益的思考和建議,。

論壇執(zhí)行主席朱鑒介紹論壇背景

• 引導(dǎo)報(bào)告環(huán)節(jié)

華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院徐雪妙教授以“基于知識(shí)引導(dǎo)的場(chǎng)景智能理解和生成技術(shù)”為題，緊緊圍繞智能視覺(jué)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的四大挑戰(zhàn)：復(fù)雜場(chǎng)景,、跨域場(chǎng)景,、數(shù)據(jù)缺失和低質(zhì)量視覺(jué)數(shù)據(jù)，描述了一系列基于先驗(yàn)知識(shí)引導(dǎo)的場(chǎng)景智能理解和生成創(chuàng)新技術(shù),，徐雪妙還分享了其團(tuán)隊(duì)當(dāng)前的工作進(jìn)展并結(jié)合實(shí)際案例描述研究工作的落地應(yīng)用情況。

徐雪妙教授作引導(dǎo)報(bào)告

廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)工程學(xué)院方美娥教授的報(bào)告以“AI + CG + 三維醫(yī)學(xué)影像分析”為題,，首先簡(jiǎn)述三維醫(yī)學(xué)影像與自然圖像的差別,，同時(shí)探討分析了當(dāng)前三維醫(yī)療影像智能分析研究的現(xiàn)狀、問(wèn)題和趨勢(shì),。接著,，方美娥教授重點(diǎn)介紹了如何將計(jì)算機(jī)圖形學(xué)及臨床醫(yī)學(xué)兩個(gè)領(lǐng)域的理論與方法結(jié)合，并運(yùn)用到AI醫(yī)學(xué)影像分析中,。同時(shí),，結(jié)合例子說(shuō)明了醫(yī)療影像與圖形學(xué)的幾何建模相結(jié)合的有效性，最后還提出了“AI + CG + 三維醫(yī)學(xué)影像分析”相關(guān)的若干探討性問(wèn)題,，引發(fā)了與會(huì)者的思考和討論,。

方美娥教授作引導(dǎo)報(bào)告

香港科技大學(xué)（廣州）機(jī)器人與自主系統(tǒng)學(xué)域及電子與計(jì)算機(jī)工程學(xué)系聯(lián)署助理教授朱磊的報(bào)告以“惡劣天氣和光照下的復(fù)原研究：從靜態(tài)圖像到動(dòng)態(tài)視頻”為題，首先通過(guò)一個(gè)去除圖像紋理和恢復(fù)圖像背景的具體案例,，解釋了圖像智能感知的概念,，接著結(jié)合不同場(chǎng)景介紹了解決戶(hù)外視覺(jué)系統(tǒng)在惡劣天氣條件下圖像/視頻恢復(fù)的創(chuàng)新方法，最后重點(diǎn)介紹了復(fù)雜光照下產(chǎn)生的陰影和高光等相關(guān)的圖像/視頻的復(fù)原和檢測(cè)的智能感知工作,。

朱磊教授作引導(dǎo)報(bào)告

• 思辨發(fā)言環(huán)節(jié)

在引導(dǎo)報(bào)告之后,，論壇進(jìn)入思辨環(huán)節(jié)。思辨嘉賓廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院孟敏副教授,、暨南大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院高博宇副教授,、廣汽研究院張?zhí)煸ゲ┦恳约芭c會(huì)嘉賓圍繞“智能時(shí)代，傳統(tǒng)圖形學(xué)是否面臨瓶頸？理由何在,？”“如何突破壁壘將AI與CG更緊密地結(jié)合,？”“圖形學(xué)‘智能化’是不是國(guó)內(nèi)圖形學(xué)實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē)的一次重要機(jī)遇？”等議題展開(kāi)了深入思辨,，總結(jié)得出以下觀(guān)點(diǎn),。

論壇執(zhí)行主席謝光強(qiáng)主持思辨議題

思辨議題一：智能時(shí)代，傳統(tǒng)圖形學(xué)的發(fā)展是否正面臨瓶頸,？理由何在,？

1. 衍生議題1：若是，擁抱AI,、發(fā)展智能圖形學(xué)是不是突破瓶頸的利器,？
2. 衍生議題2：若不是，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)未來(lái)發(fā)展?jié)摿εc方向何在,？

針對(duì)此議題,，一些嘉賓認(rèn)為傳統(tǒng)圖形學(xué)發(fā)展到現(xiàn)在確實(shí)面臨瓶頸，擁抱AI是傳統(tǒng)圖形學(xué)未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì),。徐雪妙指出傳統(tǒng)圖形學(xué)在算力,、采集技術(shù)和效率等方面遇到了瓶頸，認(rèn)為AI給圖形學(xué)帶來(lái)了強(qiáng)大的生命力,。孟敏強(qiáng)調(diào)深度學(xué)習(xí)并非解決所有問(wèn)題的靈丹妙藥,，擁抱AI將面臨一些諸如復(fù)雜拓?fù)洹⒉灰?guī)則數(shù)據(jù)建模,、算力需求等新的挑戰(zhàn),。高博宇提出隨著人工智能的迅猛發(fā)展，大型模型的涌現(xiàn)極大地提升了生成模型的速度,。然而,，他也指出大型模型在準(zhǔn)確性和用戶(hù)精細(xì)控制上面臨一定挑戰(zhàn)。

另一些嘉賓則主張傳統(tǒng)圖形學(xué)和智能圖形學(xué)之間并不存在明確的分界線(xiàn),，兩者應(yīng)該共同發(fā)展,。方美娥提出了搭建文工合作平臺(tái)的設(shè)想，通過(guò)將人文藝術(shù)與智能圖形學(xué)這兩個(gè)領(lǐng)域交叉融合,，來(lái)有利于文化傳承和藝術(shù)呈現(xiàn),。張?zhí)煸漠a(chǎn)業(yè)界角度出發(fā)，強(qiáng)調(diào)兩者的發(fā)展應(yīng)相互促進(jìn),，認(rèn)為在實(shí)際應(yīng)用中,，傳統(tǒng)圖形學(xué)方法在可靠性和泛化性方面仍具優(yōu)勢(shì)。戰(zhàn)蔭偉提出要從發(fā)展的角度看待圖形學(xué),，強(qiáng)調(diào)圖形學(xué)一直在不斷豐富自身內(nèi)涵,，如今在智能時(shí)代更應(yīng)融入AI新元素,。

除此之外，朱磊強(qiáng)調(diào)在擁抱AI時(shí),，廣大研究者的聰明才智完全可以在人工智能領(lǐng)域得以發(fā)揮,，呼吁更多人投入到這一領(lǐng)域的研究和實(shí)踐中。李冠彬指出應(yīng)當(dāng)根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)選擇使用AI或傳統(tǒng)方法,，不應(yīng)過(guò)分依賴(lài)AI工具,，而是集中注意力解決實(shí)際問(wèn)題。

思辨議題二：AI賦能CG雖然已有約十年,，但智能圖形學(xué)訓(xùn)練所需的3D數(shù)據(jù)仍然是稀缺的并且往往是不規(guī)則的無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),，而且訓(xùn)練的算力要求高，現(xiàn)有AI算法也難以直接應(yīng)用,。如何突破壁壘將AI與CG更緊密地結(jié)合,？

衍生議題：AI賦能CG的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)、算力還是技術(shù),？

論壇執(zhí)行主席朱鑒主持思辨議題

針對(duì)此議題,，一些嘉賓認(rèn)為AI賦能CG的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)。冼楚華指出,，3D數(shù)據(jù)的多樣性遠(yuǎn)超過(guò)文本和圖像的統(tǒng)一規(guī)范,，導(dǎo)致訓(xùn)練模型變得復(fù)雜，成為AI與CG結(jié)合發(fā)展較晚的原因之一,。張懷東補(bǔ)充指出,，昂貴的3D采集設(shè)備也成為一個(gè)制約因素，增加了數(shù)據(jù)獲取的成本,，對(duì)此可以構(gòu)建仿真平臺(tái)，以獲取各種不同格式的數(shù)據(jù),。

另一些嘉賓則認(rèn)為技術(shù)是AI與CG結(jié)合需要首要考慮的壁壘,。譚臺(tái)哲指出雖然AI已經(jīng)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，但在處理復(fù)雜結(jié)構(gòu)時(shí),，仍面臨獨(dú)特挑戰(zhàn),，如何實(shí)現(xiàn)與人類(lèi)相似的認(rèn)知成為關(guān)鍵難題。郭建軍指出,，技術(shù)是數(shù)據(jù),、算力的根基，沒(méi)有技術(shù)支持,，數(shù)據(jù)和算力就無(wú)法得以應(yīng)用,。

針對(duì)算力問(wèn)題，高博宇提出,，算力在一定程度上是否構(gòu)成壁壘取決于所從事問(wèn)題的規(guī)模,。對(duì)于小規(guī)模項(xiàng)目而言,，算力并非障礙，若涉及到大型模型的研發(fā),，解決算力問(wèn)題就需要實(shí)力雄厚的企業(yè)介入,。張?zhí)煸フJ(rèn)為算力問(wèn)題相對(duì)容易解決，但更為困難的壁壘在于學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界之間存在的鴻溝,，并呼吁學(xué)術(shù)研究應(yīng)更緊密地服務(wù)于實(shí)際產(chǎn)業(yè)需求,。

除此之外，孟敏指出,，推動(dòng)AI和CG結(jié)合的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在于促進(jìn)數(shù)據(jù)和模型的開(kāi)源,。在技術(shù)方面，孟敏建議在多元多模態(tài)技術(shù)上多做考慮,，特別是與CG領(lǐng)域相關(guān)的交互技術(shù),，如手勢(shì)識(shí)別、面部表情識(shí)別和語(yǔ)音等,。通過(guò)結(jié)合多元多模態(tài)技術(shù),，可以促進(jìn)AI+CG的突破。

思辨議題三：圖形學(xué)“智能化”是不是國(guó)內(nèi)圖形學(xué)實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē)的一次重要機(jī)遇,？

1. 衍生議題1：CG領(lǐng)域是否會(huì)像CV領(lǐng)域被深度學(xué)習(xí)技術(shù)全面“攻占”,？
2. 衍生議題2：NeRF 作為一種當(dāng)前AI與CG交叉融合的熱門(mén)技術(shù)，其面臨的技術(shù)困難與挑戰(zhàn)何在,，未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)如何,？

針對(duì)此議題，嘉賓們對(duì)于圖形學(xué)“智能化”的未來(lái)都持有積極態(tài)度,，同時(shí)也意識(shí)到其中的挑戰(zhàn)和困難,，他們?cè)诩夹g(shù)、理論和應(yīng)用層面提出了各自的看法和建議,。

在技術(shù)層面,，高博宇和孟敏指出目前的困難主要集中在模型的可解釋、精準(zhǔn)性和交互功能方面,。張?zhí)煸ケ硎舅懔π枨笫且淮箅y點(diǎn),，還指出如果要實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē)，可以從基礎(chǔ)理論方面進(jìn)行入手,。周燕表示數(shù)據(jù)的采集方式不統(tǒng)一,，數(shù)據(jù)格式的不統(tǒng)一，增加了CG研究工作的難度,。陳云華強(qiáng)調(diào)國(guó)內(nèi)在數(shù)據(jù)量方面具有優(yōu)勢(shì),，但也提到針對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)孤島的問(wèn)題。楊振國(guó)認(rèn)為圖形學(xué)的研究難以避免涉及大模型問(wèn)題,，在沒(méi)有足夠好的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力的情況下,，研究大模型變得異常困難,。孫宇平指出技術(shù)方法決定了發(fā)展的下限，而數(shù)據(jù)的質(zhì)量則決定了上限,。在突破這些難題中,，數(shù)據(jù)的獲取和處理成為關(guān)鍵的挑戰(zhàn)。

在理論層面,，曾碧認(rèn)為AI+CG是一條正確的道路,，但要從自身的研究問(wèn)題和任務(wù)的角度去具體分析，并非所有的環(huán)節(jié)都需要深度學(xué)習(xí),。此外,，曾碧表示NeRF是一個(gè)非常好的課題結(jié)合點(diǎn)，在動(dòng)態(tài)環(huán)境上有許多的挑戰(zhàn)可以去嘗試,。胡建芳指出隨著CG生態(tài)環(huán)境的逐步開(kāi)放,，會(huì)有一部分CV的工作者轉(zhuǎn)移到CG領(lǐng)域當(dāng)中，有助于實(shí)現(xiàn)CG的彎道超車(chē),。

在應(yīng)用層面,，劉翔宇認(rèn)為如果在具體的應(yīng)用問(wèn)題上出現(xiàn)的瓶頸是目前傳統(tǒng)的技術(shù)無(wú)法解決的，采用AI+CG技術(shù)能夠解決問(wèn)題,，則可以判斷說(shuō)是可以實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē),。陳光明和甘文生都表示在大模型時(shí)代圖形學(xué)與AI的結(jié)合是一個(gè)很大的機(jī)遇，不能錯(cuò)失發(fā)展的良機(jī),。除此之外,，劉偉莉表示可以將深度學(xué)習(xí)當(dāng)成一種工具，工具沒(méi)有“攻占”之說(shuō),，強(qiáng)調(diào)需要充分利用深度學(xué)習(xí)來(lái)發(fā)展CG,。她還指出CG的門(mén)檻相對(duì)于CV來(lái)說(shuō)是比較高的，CG涵蓋物理和數(shù)學(xué)等知識(shí),，應(yīng)用場(chǎng)景偏向高精端領(lǐng)域,，不太可能做到像大模型那樣的通用化。黃國(guó)恒從CV和CG的關(guān)系角度分析,，指出CV和CG是互相包含的關(guān)系。

嘉賓熱議

此次論壇歷時(shí)近四個(gè)小時(shí),，最后YOCSEF廣州主席龍錦益對(duì)此次論壇進(jìn)行了總結(jié)并表示肯定,。

為引導(dǎo)嘉賓和思辨嘉賓頒發(fā)感謝牌

與會(huì)嘉賓合影留念

此次論壇對(duì)傳統(tǒng)圖形學(xué)是否面臨瓶頸，圖形學(xué)智能化帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn),，熱門(mén)技術(shù)NeRF未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)等相關(guān)內(nèi)容展開(kāi)了深入思辨,，亦探討了如何突破數(shù)據(jù)、算力和技術(shù)等壁壘更好的融合CG和AI,，推動(dòng)AI+CG的創(chuàng)新發(fā)展,，相信可以為相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)人員提供重要的參考與借鑒,。最后，論壇在線(xiàn)下會(huì)場(chǎng)與線(xiàn)上云會(huì)場(chǎng)一片輕松而熱烈的氛圍中圓滿(mǎn)結(jié)束,。

通訊員/朱鑒

責(zé)任編輯/劉秀