GCL学术活动：参加SPM&SMI 2025学术会议

会议简介

2025年10月29日至11月2日，实体物理建模国际会议（SPM）与形状建模国际会议（SMI）在浙江杭州同期举办。会议旨在探讨几何建模和物理建模的各个方面及其在设计、分析和制造，以及生物医学、地球物理、数字娱乐等领域的应用。

会议期间，大会举行了特邀报告、专题论坛、论文报告会和多项产学研协同创新活动以及数百位专家学者的学术分享、产业前沿技术论坛、圆桌会议等多项活动。与会专家学者共同讨论交流，分享学术成果、探讨产业前沿技术及合作。

GCL参会概况

安徽省图形计算与感知交互重点实验室（GCL实验室）十余名师生参与了本次盛会。其中，陈仁杰老师和傅孝明老师分别主持了一场报告；实验室方清、肖冬老师，高悟恒、闵俊、吴汶政同学在会议中进行了论文汇报。

SPM 论文汇报

方清老师做了论文“Conic Developability of Triangular Meshes”的报告。该工作提出了基于圆锥结构的三角网格可展性定义，放宽了传统的可展面建模通常要求法向在高斯球面上形成测地线弧的限制，允许法向分布沿任意非测地圆弧分布。基于该可展定义进一步提出了基于三角网格变形的可展优化算法，在保持几何细节的同时，将输入网格形变为更接近可展结构的形状。实验结果表明，该定义使得可展化的模型能保持光滑圆锥面的几何特征，提升了复杂几何表面的可展近似效果。

肖冬老师在会议中报告了论文"Winding clearness for differentiable point cloud optimization"，该论文的合作者还包括清华大学马越纪同学，史作强老师和王斌老师，山东大学辛士庆老师，美国得克萨斯农工大学王文平老师以及英国卡迪夫大学邓柏林老师。该论文首次提出“winding clearness（卷绕清晰度）”的概念，用于描述点云形成的卷绕数场对于空间内外关系区分的明确程度，并将其误差表达为仅依赖点位置坐标的可微函数。基于此，本研究提出两种优化方法：1. 直接优化单个点云，以卷绕清晰度误差作为损失函数，通过梯度下降优化点的位置坐标，无需神经网络即可实现点云去噪，尤其在细长，薄片结构中表现优于传统的基于局部拟合的去噪方法；2. 将卷绕清晰度作为几何约束，与基于DDPM的点云扩散生成模型结合，微调网络参数，提升生成点云质量。本文重点探索具有全局视野的点云去噪，为解决薄片结构这一挑战给出了新的思路。

高悟恒同学做了论文“Parallel 3D Delaunay triangulation on the GPU”的报告。该工作荣获SPM最佳论文奖第二名。Delaunay 三角剖分是计算几何的基石，在计算机辅助工程（CAE）和有限元方法（FEM）中扮演着关键角色，用于从散点数据生成高质量的网格。尽管已有多种基于 GPU 的并行 Delaunay 三角剖分方法，但这些方法通常依赖于 CPU 的后处理步骤来生成最终结果。相比之下，我们提出了第一个完全基于 GPU 并行的算法，用于构建给定点集在三维空间中的 Delaunay 三角剖分。我们的方法基于局部 Delaunay 引理的三维推广，该引理能够给出限定Delaunay 一邻域顶点的局部区域。我们提供了正式证明，并利用其优势，通过并行的半空间相交方法高效地构建 Delaunay 三角剖分。此外，我们集成了多种加速技术，专门针对现代 GPU 硬件特性进行优化，进一步提升性能。大量实验和深入比较表明，我们的方法在效率上表现出色。值得注意的是，当点分布接近均匀时，我们的方法比现有的混合 GPU-CPU 方法快了三倍。

闵俊同学做了论文“Truncated hierarchical GNURBS for adaptive spline surface fitting”的报告。该工作荣获SPM最佳论文奖第一名。通过截断操作，本文将一般的NURBS表示（GNURBS）扩展，以支持局部细分。新的表示称为TH-GNURBS，支持在带有非均匀节点区间的任意拓扑的四边形网格上自适应细分。TH-GNURBS的构建基于层次结构和截断操作。在构建过程中，TH-GNURBS基函数需要被修改至下一层次的样条空间，以维持奇异点附件的连续性。TH-GNURBS基函数满足单位分解，除在奇异点附件G1连续外，其余均为C2连续。最后本文提供了用TH-GNURBS逼近任意三角形网格的自适应拟合算法。实验结果显示，本文提出的自适应样条曲面拟合方法，在具有较少的控制点时，仍有较好的拟合精度。

SMI论文汇报

吴汶政同学做了论文“Scene Layout via Conceptual Design”的报告。该论文提出了一种用于 3D 场景布局设计的新方法，强调从文本到概念设计的基于推理的场景生成。迭代式设计系统（IDS）构建了一个同时融合几何与语义信息的场景层次结构，用以刻画人类设计推理的复杂过程。大语言模型（LLMs）将概念设计这一复杂任务拆解为更易管理的子问题，模拟人类的认知方式。此外，一种LLM-in-the-loop的优化策略可以化解传统几何布局优化中常见的约束冲突：当传统算法检测到冲突并给出候选解决方案后，LLM 会在设计语境下解释这些方案的语义并做出最优决策。实验结果表明，该工作的框架能够在多类场景中生成令人满意且复杂的场景布局。

实验室获奖

会议期间，陈发来教授当选为国际形状建模协会会士（SMA Fellow）。Solid Modeling Association (SMA) Fellow旨在表彰在实体建模相关领域具有卓越研究成果、学术建树与出版物，并通过加入协会、参与会议及各类活动持续支持SMA发展的杰出学者。闵俊同学、李新老师合作发表的论文“Truncated hierarchical GNURBS for adaptive spline surface fitting”荣获SPM最佳论文奖第一名。高悟恒同学、陈仁杰老师合作发表的论文“Parallel 3D Delaunay triangulation on the GPU”荣获SPM最佳论文奖第二名。

参会总结

本次会议吸引了国内外众多几何设计与计算领域的专家学者汇聚一堂，对计算机辅助设计、几何计算、人工智能等年度学术前沿热点进展、产业前沿技术、交叉学科发展与人才培养展开特别研讨，促进了学术界与工业界之间的深入合作，为该领域的未来发展注入了新的活力。

大会为GCL实验室的老师同学们留下了一段美好而难忘的回忆，更增长了同学们的见识，开阔了同学们的视野，激励大家做出更多更好的工作。