第11届国际计算视觉媒体会议CVM 2023于2023年4月6日至8日在中国深圳举行，该会议旨在为交流创新的研究思想和实践成果提供一个重要的国际论坛，是关于计算机图形学，计算机视觉，机器学习，图像处理，视频处理，可视化和几何计算等方面的国际会议。
实验室的曹娟教授、陈中贵教授和陈旭海、叶苑燕、亢宏媛、董潇、赵悦、王婉仪、张广泽同学参与了本次会议。其中叶苑燕同学入选会议论文并做论文汇报，亢宏媛同学入选墙报论文。
叶苑燕报告了论文A Watertight SurfaceReconstruction Method for CAD Models Based on Optimal Transport（《基于最优传输的CAD模型水密表面重建方法》）。从点云中保持特征的网格重建是一项具有挑战性的任务。隐式方法倾向于拟合光滑表面，无法重建尖锐的特征。显式重建方法对噪声敏感，并且只有当点分布在特征线上时才能插值尖锐的特征。该论文提出了一种基于最优传输的水密表面重建方法，可以忠实地重建CAD模型中常见的尖锐特征。实验证明，该方法能够保留尖锐的特征，同时对噪声和缺失数据具有鲁棒性。
在墙报论文展示中，亢宏媛和董潇带来了论文Neural StyleTransfer for 3D Meshes，针对三维网格的神经风格迁移问题，提出了一个通用的神经风格迁移网络，将经典的二维图像风格迁移方法推广到三维网格之间的风格迁移，使一个网格模型能够呈现多种几何风格。采用预训练的 MeshNet 网络模型作为特征提取器来编码三维网格的隐式几何特征，将其几何风格和内在属性解耦合为风格特征和内容特征，并输入到风格迁移网络中，迭代地优化合成网格的变形，使其能够在学习特定的几何风格的同时保持良好的质量。
在CVM 2023会议中，由加拿大西蒙菲莎大学计算机科学学院特聘教授与亚马逊学者Hao Zhang、康斯坦茨大学教授与欧洲计算机图形学协会主席Oliver Deussen、香港大学教授、国际知名学者Yizhou Yu、香港大学助理教授Yifan Peng作为主讲嘉宾。神经隐式表示是神经辐射场（NeRF）的直接前身，Hao Zhang教授回顾了神经隐式表示的发展历程，并聚焦于最近几项工作（包括结构化隐式模型、直接网格生成等）的后续进展；Oliver Deussen教授介绍了康斯坦茨大学对动物集体行为的研究。为了理解复杂群体模式的形成，康斯坦茨大学对使用虚拟现实技术，将动物置于合成的计算机图形世界中；Yizhou Yu教授介绍了基于领域自适应方法的语义分割算法，提出了一种新颖的用于语义分割的领域自适应流程，将图像级别和特征级别的自适应统一起来；Yifan Peng助理教授介绍了新一代视觉计算系统，通过将计算机科学和光学的进展与广泛的机器智能策略结合起来，为摄影、物联网产品、虚拟现实等领域提出了功能强大的新一代相机成像方法。此外，本次会议包括了“几何处理”、“几何学习”、“变形和动画”、“图片分类”、“渲染”等多个专题的论文汇报，众多学者在此进行相关报告，拓宽同学们的眼界。
在会议的晚宴上，主办方准备了丰盛的菜肴，举办了颁奖仪式与欢乐的抽奖活动。陈中贵教授获得了“Excellent Reviewer Award”（优秀评审奖）。
CVM会议作为国内图形学会议的盛事，为图形学研究者提供了合作与交流的平台。厦大图形学课题组研究成果得到了与会者的高度关注和赞赏。与会期间，我们与其他学术界的专家进行了积极的讨论和交流，分享了彼此的研究成果和经验。这次会议为我们提供了一个宝贵的机会，加强了与国内外同行的合作和联系，拓宽了我们的学术视野。我们对CVM2023会议的组织者和工作人员表示衷心的感谢，感谢他们的辛勤努力和出色的组织工作。我们期待着未来与更多的学术界同行继续合作和交流，共同推动计算视觉媒体领域的发展。
文：陈旭海