近日,中国科学技术大学数学科学学院 GCL 实验室的孙宇欧同学、张举勇教授联合英国卡迪夫大学的邓柏林教授提出一种双自由曲面透镜设计框架,在单个紧凑透镜内实现了光场角度分布与空间分布的联合调控(如图1所示)。该方法以双自由曲面联合优化为核心思路,使同一透镜在不同传播距离处形成不同目标照度图案,为紧凑型高性能光学系统提供了新的设计路径,也为“少元件、高可控”的光场调控提供了可行方案。
近日,CVPR 2026接收结果公布,中国科学技术大学与浙江大学研究团队提出了一种面向动态光照环境的全新神经压缩框架——Neural Dynamic GI(NDGI)。该方法将神经表示、块压缩兼容设计与虚拟纹理机制相结合,实现了对时序 lightmap 的高质量、可随机访问压缩与实时重建。在显著降低存储与内存开销的同时,NDGI能够较好保留复杂光照变化下的全局光照细节,为游戏、虚拟现实等实时渲染场景中的动态光照应用提供了新的高效解决方案。
近日,CVPR 2026 接收成果出炉,中国科学技术大学数学科学学院 GCL 实验室刘利刚研究团队的王润泽、宋宇轩、蔡有城提出全新流式三维重建框架 ——STAC。该框架针对长序列输入下视觉几何大模型(Causal-VGGT)缓存持续膨胀的核心问题,通过设计时空感知的缓存重组与压缩机制,在无需额外训练前提下,实现了近 10 倍显存压缩与约 4 倍推理加速。在保持与完整缓存模型相当的重建质量与时序一致性的同时,有效突破了长序列流式重建的显存瓶颈,为实时三维重建、数字孪生等下游应用提供了新的技术范式。
近日,CVPR 2026接收成果出炉,来自中国科学技术大学数学科学学院GCL实验室的刘利刚老师、蔡有城老师及莫易凡同学提出一种新的3D高斯优化组件——PDEO。该方法从偏微分方程(PDE)的角度优化了3DGS重建过程,实现了复杂场景下的高精度3DGS重建。这一工作作为一个即插即用的优化组件,可以适用于现有的3DGS重建方法,不仅提升了3DGS的渲染和几何质量,更为高质量3DGS重建提供了全新的思考角度。
近日,CVPR 2026接收成果出炉,来自合肥安生学校的胡锦程同学(高三)、中国科学技术大学数学科学学院GCL实验室的刘利刚老师、蔡有城老师和吴宇箫同学提出全新3D模型编辑框架——CraftMesh。该方法通过将2D/3D生成式大模型与经典的泊松融合理论相结合,实现了仅需文本指令或简单拖拽即可完成的高保真、非破坏性三维模型编辑。在保留原始模型精细细节的同时,确保了编辑区域的无缝融合,极大地降低了3D资产创作的门槛,为游戏、动画及3D打印等下游应用提供了高效的创作新范式。
2026年3月24日晚8:20,数学科学学院应用数学教师党支部、计算与应用数学研究生第一党支部和图形与几何计算班联合举办的企业技术分享交流研讨会在二教2106教室举行。本次分享邀请了数美万物公司的贾荣飞博士作为主讲嘉宾,围绕"3D几何生成表征学习发展"的前沿技术展开了深入探讨,吸引了众多师生到场参与 。
近日,CVPR 2026接收成果出炉,来自中国科学技术大学数学科学学院GCL实验室和山东大学的研究团队提出全新三维视体积电子显微镜图像分割半监督框架——Spatial-SAM,通过将视觉基础模型SAM2的强大能力与3D结构引导相结合,成功在极具挑战的大规模体积电子显微镜(3D-EM)数据上,实现了仅需极少量二维切片标注的精准三维连续分割,为高分辨率、大规模的3D生物显微成像分析提供了新的解决思路。
近日,CVPR 2026接收成果出炉,来自中国科学技术大学数学科学学院GCL实验室的张举勇、郭玉东团队提出了ExpPortrait,聚焦“高表现力、高一致性、强可控”的人像视频生成任务,提出个性化头部表示与身份自适应表情迁移新框架,突破了传统2D关键点与低秩参数模型在身份保持和细粒度表情控制的瓶颈。如图1所示。该方法以更高保真度实现参考身份与驱动表情的精准融合,并在多项定量与定性实验中刷新表现,为可控数字人生成与高质量肖像动画带来全新方案。