2025年GCL实验室硕士研究生论文答辩会（2）

2025年5月17日下午2:00，中国科学技术大学数学科学学院安徽省图形计算与感知交互重点实验室（GCL实验室）于管理科研楼1218教室举行了2025届第二场硕士学位论文答辩会。本次答辩委员会由本实验室张举勇老师、李新老师和童伟华老师组成，答辩会由答辩委员会主席张举勇老师主持进行。

GCL实验室13名硕士毕业生郑富文、莫子铭、李雲涛、林哲晖、焦傲、周益升、刘高屹、雷玉林、冯靖轩、赵云开、邬雄宇、张澳和伍源潮同学依次介绍了自己的论文工作，并做了汇报与展示。  

郑富文同学提出了一种基于曲面的阴影艺术形式，并给出了计算方法。通过将原问题转化成高度场优化问题，有效地降低了求解难度。与现有的基于体素和线条的阴影艺术不同，该方法设计出的结果支持手工制作，借助图纸，人人都可以参与进来，具有一定的实用价值。

莫子铭同学提出了一种新的均值坐标网格变形方法，突破了传统均值坐标网格变形方法需要三角形网格或者四边形网格的限制，适用于任意多边形构成的网格。此方法通过广义重心坐标为每个非共面多边形生成了一个插值曲面，在三角细分后的曲面上计算均值坐标，并通过GPU有效加速了算法的运行。

李雲涛同学提出了一种基于多分辨率等距采样的碎片图像重组方法：采用等距采样策略构建鲁棒的特征匹配能量函数，通过多分辨率优化算法实现了从粗匹配到精匹配的两阶段优化过程。实验结果验证了该方法在碎片重组质量、抗噪性能和计算效率等方面的优势。

林哲晖同学将复值柯西重心坐标推广到曲线边界情况。通过推导坐标高阶导数表达式和基于柯西积分公式的逆映射数值积分公式，实现了曲线区域间的直接变形。实验验证了该坐标在交互式变形中的多功能性和有效性。

焦傲同学聚焦三维场景编辑中的语义理解与风格迁移问题，提出了一种结合跨视图注意力与特征传播的三维语义编辑方法，有效提升了多视角编辑的一致性。同时设计了基于关键视角引导的风格传播框架，兼顾风格表达与几何结构稳定性，并引入基于二维分割映射的三维局部编辑策略，实现了更精准灵活的编辑控制，为三维内容创作提供了新的解决方案。

周益升同学设计了一套自适应外观与几何一致性优化方案。在该方案中，引入了自适应深度损失与自适应法线损失，确保外观与几何同步优化准确。同时，借助预训练深度估计模型，引入深度先验约束，进一步提升表面重建精准度。此外，还提出了一种基于 Tile 的深度重排序与预裁剪加速策略，不仅能有效减少 2D 高斯排序所带来的歧义，还能显著提升重建速度。大量实验验证了该方法的有效性，在几何重建方面，其性能已经超越了大多数现有的先进方法。

刘高屹同学提出基于2D特征蒸馏的3D高斯语义分割与编辑算法。利用二维大规模预训练模型的语义先验知识，并使用三维高斯泼溅作为基础三维表示，通过联合优化辐射场和特征场实现三维场景的语义理解，用于开放词汇分割与编辑。设计了一种多步骤分割策略，促进在语义分割任务中对场景中的对象进行精确的分割掩码预测。实验表明，分割精度以及分割图的质量上有一定的改善，同时能得到较好的语义编辑结果。

雷玉林同学提出了一种基于深度强化学习的可缓冲物体装箱优化模型，旨在提高堆叠物体最终的装箱利用率。模型通过完全合作的双解码器结构实现对复杂装箱动作的解耦，使结构更加清晰和易于训练，并采用带基线的REINFORCE算法联合优化物体状态选取与目标决策的双重概率分布，实现对复杂装箱动作的分层决策。大量对比实验表明了本模型的有效性。

冯靖轩同学提出了一种构造边界一致微结构数据集的方法，用于解决多尺度设计中的微结构兼容性问题。方法使用条件扩散模型来生成指定弹性模量和边界的微结构，并结合主动学习策略来进行数据集的迭代扩充，最后利用生成的数据集优化多尺度设计流程。实验表明，使用边界一致数据集进行多尺度设计可显著提升多尺度设计的质量与设计速度。

赵云开同学提出了一种结合隐式神经场表示与拓扑优化算法的新方法，利用多层感知机对三维超材料序列进行连续建模结合高性能数值优化技术，成功设计出三组各向同性且接近哈辛-施特里克曼刚度上界的机械超材料序列。随后，赵云开同学采用投影微立体光刻技术完成样品打印，并通过单轴压缩实验验证其高性能。该成果为多尺度、功能梯度结构的工程应用奠定了基础。

邬雄宇同学推导出了三维多项式格林坐标及其微分的解析解，核心是利用极坐标变换、建立递推公式、分部积分等方法推导出了三角域上多项式除以欧氏距离的积分及其导数。实验利用解析解实现了基于笼的变形和变分变形，验证了有效性与实用性。

张澳同学提出了一种基于持续同调的点云 Laplace-Beltrami 算子构造方法，针对传统方法在拓扑错误连接上的不足，引入 Vietoris–Rips 复形与持续同调，识别并移除邻接图中的伪边，从而构建具备拓扑可控性的Laplace-Beltrami算子。该方法结合高斯核权重与局部面积估计，实现了数值精度与拓扑一致性的统一，显著提升了在热传导模拟与特征分析等任务中的稳定性与准确性，为非结构点云上的几何处理提供了新的技术路径。

伍源潮同学在电阻抗重建的过程中引入了语义信息先验。文章利用隐式神经表达统一了电导率在不同域内的表征，并使用了两阶段的优化框架，基于稳定扩散模型设计了即插即用的语义正则化方案，方法在成像质量与抗噪性能方面均优于现有的最优方案，具有良好的应用前景。

在整场答辩过程中，同学们都展示出了自己严谨的科研态度与思考。在每位同学完成论文汇报答辩后，答辩委员会的老师们也对他们的论文工作进行了点评与提问，同时也悉心地给出了很多指导性建议。

答辩结束后，经过答辩委员会老师们的热烈讨论，最终，张举勇老师宣布13位同学全部顺利通过答辩！大家合影留念，祝贺13名硕士生顺利毕业！

最后，祝愿GCL实验室的硕士毕业生们在今后的工作和学习过程中能继续发扬GCL实验室的优良传统和刻苦精神，不忘初心，砥砺前行。