喜讯+2，Style3D两篇论文入选SIGGRAPH Asia！
来自：Style3D 日期：2024年1月29日
继今年7月2篇论文入选 SIGGRAPH 后，Style3D 又有两篇论文入选 SIGGRAPH Asia！
此次与 Google、Adobe、Nvidia、Intel、Disney、腾讯等企业论文同列，可以说，Style3D 在计算机图形学领域的研究已经跻身全球企业高水平之列。
近期，在悉尼举行的 SIGGRAPH Asia 2023 会议上，Style3D 凌迪研究院同事们为两篇基于物理的布料模拟技术论文进行了口头报告。SIGGRAPH 代表着计算机图形学最高水平的国际性重量级 CG 盛会，SIGGRAPH Asia 是SIGGRAPH 的唯一分会。此次 Style3D 两篇论文同时入选，足见其沉甸甸的含金量。
本次入选的两篇论文研究成果，将显著提升布料真实效果及效率。
第一篇论文是关于通过使用解析特征系统和自适应几何刚度来提高二面角弯曲模型的稳定性。
Style3D 提出了二面角弯曲模型 Hessian 矩阵的简洁表达式与解析特征系统的表达式，揭示了二面角弯曲模型通常具有四个正、负和零特征值。通过这些表达式，可以高效地将不定的 Hessian 矩阵解析地修正为正半定矩阵。论文中还提出了通过正交几何刚度矩阵来修正二面角弯曲模型的不定几何刚度矩阵。
此外，文中建议根据 Kirchhoff-Love 薄板理论调整压缩刚度以避免过度压缩。Style3D 研发的方法不仅确保了正半定性，还避免了因退化几何而产生的大弯曲力造成的不稳定性。为了展示方法的优点，在具有挑战性示例中，实验中对比了现有方法在布料和薄板模拟方面的效果。
在柔性仿真中，面料弯曲度将决定着面料真实感效果，不同实物面料有着不同的物理属性，在现实中轻易实现的“叠衣服”，在数字世界中却是无数代码计算结果。如何稳定还原弯曲属性，甚至在极端情况下（如大弯曲力）依旧能完美呈现真实弯曲感，是图形学一直攻克的难题。Style3D 此次技术创新方法，将会在不久的未来，应用于 Style3D 的模拟引擎中来增强衣物的弯曲效果，为用户提供更逼真、更出色的体验。
第二篇论文介绍了一种提高 GPU 上布料模拟效率的方法。
Style3D 提出了一种 Projective Dynamics (PD) 框架中高效的布料模拟方法。该方法结合了子空间积分和可并行迭代松弛方法的优点。其核心在于利用子空间加速 Jacobi-PD 的收敛效率，以及巧妙地利用预计算分解来求解子空间中的全局系统。预计算分解的子空间系统矩阵在子空间 LBFGS 中得到了利用。LBFGS 方法以子空间的系统矩阵作为初始 Hessian 近似，结合全空间中的 Jacobi 迭代来捕捉高频细节。
此方法可以在 GPU 上高效执行，实验显示高分辨率布料模拟的性能得到了显著提升。后续，Style3D 将此方法陆续实现在 Style3D 自研的模拟引擎中，通过提供更快的模拟速度来增强整体用户体验。此技术的应用，也将再次提升 Style3D 在布料模拟速度上的优势，筑高 Style3D 相关技术壁垒。
“细微处见真章，无声处听雷”，布料细微真实感的提升，背后是无数技术者日以继夜深究的成果。柔性仿真作为图形学中难度和复杂度极高的领域之一，Style3D 多年来一直死磕于此，并于今年在 SIGGRAPH 及SIGGRAPH Asia 上共发表4篇论文，成为推动全球相关技术前进的重要一步。
作为技术成果所有者，Style3D 也将会以最快的速度将研究成果应用到 Style3D Studio、Atelier及Simulator 等产品中，让技术为服装数字研发带来实际应用价值。未来更多的科研突破，让我们一起期待！
