GCL论文获奖：CAD/Graphics 2025国际会议最佳论文提名

在山东烟台的国际会议CAD/Graphics 2025上，中国科学技术大学安徽省图形计算与感知交互重点实验室（GCL）的刘浩晨同学、吴康老师、蔡有城老师、翟晓雅老师、刘利刚老师、傅孝明老师，皇家墨尔本理工大学（RMIT）的李至老师，和RMIT、河海大学的谢亿民院士，以及STEREOWOOD Design工作室的张可天一起合作发表的研究论文《Computational Multi-layered Wood Carving Art》荣获大会的Honorable Mention Award（荣誉提名奖）（图1），并被推荐到Computers & Graphics.

背景与问题

梯木叠雕（Multi-layered Wood Carving）是一种通过叠置多层经过激光切割的彩色木板而形成的艺术形式（图2）。每一层木板都包含经过精细雕刻的几何图案，层与层之间的叠加不仅营造出丰富的视觉效果，同时也对结构连通性与整体强度提出了严格要求。这种艺术形式以往只能依靠经验丰富的艺术家通过长期的尝试与实践来完成，既耗时耗力，又难以保证结构稳定性和可制造性。因此梯木叠雕的个性化定制的推广受到工艺复杂度和高成本的限制。

解决方案

本文提出了一个计算机辅助设计框架：输入是一张参考图像，输出是一组可制造的彩色木板层，当这些木板依次堆叠后，其视觉效果应尽可能逼近原始图像（图3）。在这一框架下，研究目标不仅是最小化视觉重建误差，还要同时控制层数、材料用量和结构稳定性。该方法包含三个关键步骤（见图4中的整个算法流程）：

1.图像预处理：通过颜色聚类与矢量化，将输入图像简化为有限的颜色区域。由于木雕在实际制造中可用的颜色有限，这样可以降低处理复杂度。

2.迭代贪心分层算法：逐层选择颜色并生成连通的雕刻层，避免孤立片段与过细结构。贪婪的算法在保证结构可行性的同时有效减少层数，使生成的 MWCA 在视觉上几乎完全逼近简化后的图像。

3.后处理优化：合并相似层、通过开洞的方法移除被完全遮挡的冗余部分，并通过结构分析加宽薄弱部位，从而提升稳定性与降低材料成本。

实验结果

 本文提出的算法能够以鲁棒且高效的方式，从输入图像自动生成多层木雕艺术作品。图5展示了部分由本方法生成并成功制造的实例。

核心技术贡献

本文的主要贡献在于提出了首个面向梯木叠雕的全自动计算框架，通过颜色压缩、连通性驱动的迭代贪心分层算法以及制造约束下的后处理优化，实现了在视觉逼真度、结构稳定性和制造成本之间的平衡。该方法不仅显著降低了对艺术家经验和手工试错的依赖，还推动了计算机图形学、个性化制造与传统艺术工艺的深度融合，为数字驱动的艺术设计开辟了新的可能性。

论文发表

Haochen Liu, Zhi Li, Kang Wu, Youcheng Cai, Xiaoya Zhai, Ketian Zhang, Ligang Liu, Yi Min Xie, Xiao-Ming Fu. Computational Multi-layered Wood Carving Art. Computers & Graphics, 2025, https://doi.org/10.1016/j.cag.2025.104337.