8 月 9 日，由非盈利的国际化会员组织 ACM SIGGRAPH 举办的 SIGGRAPH 2021于线上正式启动，这是计算机图形学领域最权威的国际会议，每年吸引着无数计算机图形领域的专业人士、爱好者参与。按照惯例，今年的 SIGGRAPH 2021颁发了九大奖项，以表彰学者们在计算机图形和交互技术方面做出的杰出贡献。官网显示，备受关注的最佳博士论文奖由华人学者、宾夕法尼亚大学博士后李旻辰获得，这是华人学者连续四年获此殊荣。此前获得者分别为加州大学伯克利分校闫令琪、朱俊彦、MIT CSAIL 博士后研究员李子懋。李旻辰目前是加州大学洛杉矶分校数学系兼职助理教授，宾夕法尼亚大学SIG实验室博士后，师从蒋陈凡夫教授。他本科毕业于浙江大学计算机科学与技术系， 2018 年获得哥伦比亚大学计算机科学硕士学位，曾获得 2020 年 Adobe fellowship。他的研究兴趣包括计算机图形学、计算物理学和机器人的数值优化和可微模拟。个人主页：https://www.math.ucla.edu/~minchen/
其获奖论文为《Robust and Accurate Simulation of Elastodynamics and Contact》。组委会一致认为，该研究在保证非相交的非线性固体动力学中的鲁棒摩擦接触模拟这一问题上取得重要突破而获奖。论文地址：https://www.proquest.com/openview/178e7289d88473c8df74c493cc3b501c/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y在这篇论文中，李旻辰提出了一个稳健、准确、可微的弹性动力学和接触模拟框架，能够为各种材料、时间步态、边界条件下的任何共维固体（体积、壳、杆和颗粒）生成一致、高分辨率的结果，且不需要算法的参数调整。根据基础理论础，他认为，该方法为不同的应用场景提供了效率和准确性之间的可控权衡。通过大量的实验和分析，包括与最先进的方法的比较，以及多种设计的烧蚀研究，有效验证了所有特征。该框架意味着设计师不必进行大量的参数调整，才能模拟前所未有的全新现象，并且已经在机器人设计和工程分析等更广泛的应用场景证明了其有效性。 SIGGRAPH 2021还颁发了优秀博士论文奖荣誉提名奖，该奖项最终由斯坦福大学博士后David B. Lindell获得。他主要从事与计算机图形学、生物医学成像、遥感和机器人视觉领域相关的研究，已计划 2022 年 7 月加入多伦多大学 CS 系。获奖论文为《Computational Imaging with Single-Photon Detectors》论文地址：https://stacks.stanford.edu/file/druid:xg952ns2082/thesis_final-augmented.pdfSteven Anson Coons计算机图形杰出创意贡献奖 理由：表彰他在几何处理、基于物理的模拟、面部捕捉和动画方面的研究贡献，以及他为计算机图形学学术与行业之间构建桥梁所做出的贡献。Markus Gross目前是苏黎世联邦理工学院计算机科学系教授和迪士尼研究中心副总裁。研究方向包括计算机图形学、图像生成、几何建模、计算机动画和科学可视化等。Gross在视觉计算方面的职业生涯始于德国达姆施塔特工业大学计算机图形学中心，在那里他写了他的第一本书《Visual Computing》。在众多研究贡献中，Gross以其在基于点的表面表征方面的开创性研究而闻名，其中 3D 形状被视为空间中的一组非结构化点。在基于物理的建模方面，他发表的“流体模拟的小波湍流”论文展示了如何在流体模拟中从体效应中分离高频细节，实现了视觉效果行业的高保真模拟，并获得了 2013 年第一个技术学院奖。此外，Gross发表了 400 多篇有关计算机图形学和计算机视觉领域的算法和方法的科学论文，获得了20余个奖项，包括ITS 2014最佳论文奖，EGSR 2017 最佳论文奖、以及Eurographics 2018杰出职业奖等。获奖理由：表彰他在可变形模型模拟和声音渲染方面的开创性贡献。 Doug L. James目前是斯坦福大学计算机科学教授，Pixar高级咨询管理科学家.此前曾在卡内基梅隆大学和康奈尔大学担任教职,拥有不列颠哥伦比亚大学应用数学博士学位。 Doug 的早期工作专注于动态可变形对象的快速动画。他开发了一系列有影响力的方法来预计算可变形对象的降阶模型，并提供一个能够更有效计算动力学的低维状态空间，同时保留原始系统重要的自由属性。即使在触觉界面的苛刻限制下，这些技术也可以实现实时模拟。此外，Doug 提出从第一原理模拟物体发出的声音来计算声音的技术,极大地推动了声音渲染领域的发展.具体而言,他和他的学生通过模拟移动或振荡的物体，来模拟运动与空气耦合的方式以产生声辐射，并模拟声辐射传播到听众的方式，从而为高质量声音渲染创造了强大的通用方法.该方法已应用于固体、非线性壳、振动棒、自由表面流体以及气体燃烧等各种现象中。相关工作极大地提高了构成逼真和高质量模拟声音的标准。获奖者：Jonathan Ragan-Kelley获奖理由：表彰他在渲染和计算摄影方面对系统和编译器的杰出贡献。Jonathan Ragan-Kelley 是麻省理工学院电气工程与计算机科学系担任助理教授，同时也是加州大学伯克利分校助力教授。他于 2004 年获得斯坦福大学计算机科学学士学位，2007 -2014年获得麻省理工学院硕士和博士学位，师从 Frédo Durand & Saman Amarasinghe。2014-2016年在斯坦福大学攻读博士后，之后加入谷歌做了一年访问研究员。他的研究重点是高效计算机图形学，即图形与系统、架构和编译器的交叉领域。
Jonathan在语言和编译器Halide 方面的研究已成为计算摄影和图像处理的行业标准。通过将算法与其优化方式完全分离，Halide 编写的代码往往比 C 代码简洁得多，在各种处理器上的运行效率也更高效。Jonathan 遵循同样的底层方法，通过解开先前相互交织的问题来创建新的抽象，从而达到了高性能。例如，他早期设计的将明暗处理与可见性计算相分离的新图形管道对图形硬件产生了深远的影响。此外，这一解耦采样的基本思想，激发了实时渲染方面的大量研究，催生了Nvidia GPU的纹理空间着色等大量产品。总之，他在图形、计算摄影和机器学习等高性能领域的研究已经在整个行业产生了巨大的影响获奖理由：感谢他长期以来 ACM SIGGRAPH 的服务，包括组织和 SIGGRAPH 会议做出了重要贡献。 Marc J. Barr从2020 年开始担任 ACM SIGGRAPH 提名委员会的成员至今。Marc的服务生涯开始于1993年，起初是在 SIGGRAPH 会议上担任 ACM SIGGRAPH 教育委员会展位经理，期间他多次参加了规划和开发计算机图形学课程的会议和研讨会。之后1996-1998 年在ACM SIGGRAPH 执行委员会 (EC) 担任教育总监，并于2009年晋升为教育委员会主席。在此期间，他还担任过 SIGGRAPH 2015 会议主席；在 2013 年至 2016 年加入会议咨询小组 (CAG)，于 2017 年至 2020 年担任 CAG 主席。获奖者：感谢他在“重组诗学/重组信息学/新感知”领域的的开创性工作。 
William Seaman 是Duke脑科学研究所成员，与杜克大学的 John Supko 共同领导 Emergence Lab。此前，在罗德岛设计学院担任数字媒体主席和研究生项目主任。Seaman 的作品往往通过各种技术手段探究一种以媒体导向的诗学，即重组诗学，他在这些作品中覆盖了图像、音乐和文本关系，并经常创造所有媒体要素并阐明所涉及的操作媒体过程。Seaman 是一名音乐家天才，他最早在80年代通过磁带循环和分层过程探索音乐，而现在他利用计算机和音频程序Ableton Live，进一步促进了这种作曲方法。 最近，Seaman 还一直致力于创建与新感知（人工智能和机器人的未来）相关的跨学科搜索引擎，他称之为洞察引擎（Insight Engine）。这项工作是概念艺术和科学的结合，也即重组信息学。目前他正在撰写一本新书——来自思想的架构：控制论学家 Ranulph Glanville 的生活和工作。获奖理由：表彰他在渲染和着色方面的创新和行业影响力。
自 2000 年代初以来，Brent 对 Walt Disney Animation Studios 的技术和工具产生了巨大影响。除了对 Hyperion 渲染器的激进设计彻底改变渲染之外，他还为 Walt Disney Animation Studios 的许多其他工具做出了贡献。目前，Brent 已将 Ptex 和 SeExpr 库开源，以便于世界各地的从业者可以轻松采用这项技术。作为一名真正的工程师，他一直追求简单和优雅，并且创建了当前整个行业都在使用的 Disney Principled BRDF（简称为 Disney BRDF）。他在头发 / 毛皮着色和次表面散射方面的工作也具有广泛的行业影响力。获奖理由：表彰她在开发计算机动画课程方面的开创性作用，以及将这些课程扩展到 VR/AR/MR 方面的持续性贡献。
Barbara Mones 是华盛顿大学动画研究实验室 (ARL) 主任，SIGGRAPH 教育委员会创建者之一。她在1983 年首次提出的 SIGGRAPH 学生动画比赛至今仍在运行。多年来，Barbara在启动和开发计算机动画课程方面产生了深远的影响，他的课程启发了众多从业者和学生。最近她在积极尝试将这些课程扩展到新兴的 VR、AR 和 XR 领域。随着越来越多的学生在计算机动画和故事方面探索，这些想法将帮助他们无论在哪里学习，都能获得深刻而持久的内容。2021 ACM SIGGRAPH 学术团体（Academy Class）ACM SIGGRAPH Academy 荣誉团体成员均为在计算机图形领域做出重大贡献的个人。这些人引领着计算机图形和交互技术的研究和创新，其成果重新塑造了学科和行业的发展。2018 年的首届课程由过去的 SIGGRAPH 奖获得者组成。今年除了 Steven Anson Coons 奖、计算机图形学成就奖、数字艺术终身成就杰出艺术家奖、杰出教育者奖和从业者奖的获奖者以外，SIGGRAPH 学术团体还有其他三名成员：- Norm Badler：对虚拟人类建模和计算机动画的基本贡献，以及对计算机图形学多代学生的教育；
- Mathieu Desbrun：对几何处理和建立离散微分几何框架的贡献；
- Karen Liu：因开发需要刚体动力学和复杂环境之间相互作用的任务的模拟和控制而获奖。
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