由中国图象图形学学会青年工作委员会发起的“第十九届中国图象图形学学会青年科学家会议”于2023年12月28-31日在中国广州召开。本次会议由中国图象图形学学会主办，琶洲实验室、华南理工大学、中山大学、中国图象图形学学会青年工作委员会承办。王耀南院士、谭铁牛院士、中山大学赖剑煌教授、华南理工大学徐向民副校长、许勇副校长、琶洲实验室常务副主任李远清教授、华南理工大学陈俊龙教授、北京大学林宙辰教授共同担任大会主席。

会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，会议设4个大会报告，27个主题分论坛，4个Tutorial，总计近150场高水平学术报告。2023年12月29日下午，三维视觉论坛成功举办。论坛由国防科技大学郭裕兰老师、西北工业大学杨佳琪老师、军事科学院胡庆拥老师联合组织，郭裕兰老师和王龙光老师担任本次论坛主持人。“三维视觉”在娱乐和游戏、电影和动画制作、工业设计和产品开发、建筑和室内设计、医学可视化、教育和培训等多个领域发挥着日益重要的作用。论坛聚焦该领域的最新研究进展与前沿技术，详细探讨了“三维内容的神经网络表达构建技术探讨”、“大模型时代下的三维视觉”、“复杂场景下三维点云视觉感知与理解”、“低成本、高效率、高质量的人体重建与生成”和“动态场景三维重建：从显式到隐式再到生成”等主题内容。

浙江大学教授许威威、上海人工智能实验室教授欧阳万里、南京理工大学教授谢晋、天津大学教授李坤、西北工业大学教授戴玉超几位专家，作为本场论坛讲者进行主题报告。

许威威教授带来主题为“三维内容的神经网络表达构建技术探讨”的报告。

三维场景的神经隐式表达近年来在基于图像的绘制、逆向重建等领域获得了快速的发展。该表达可通过可微绘制技术从传感器数据直接构建几何和材质的隐式表达，支持自由视点绘制、体积视频和全息会议等虚拟现实应用，简化了传统场景构建技术流程。本报告聚焦于介绍神经隐式场及其中关键技术的原，并对其在场景重建、材质计算、人体重建等三维内容构建上取得的进展进行介绍。

欧阳万里教授带来主题为“大模型时代下的三维视觉”的报告。

最近，大模型在图像和自然语言处理中取得了显著的成绩，GPT和图像生成的工作已经大大提高我们的工作效率。然而大模型在3D视觉中的研究还处于比较初步的阶段。本报告首先将围绕大模型与3D视觉，介绍一下3D大模型的进展。该报告将探讨如何构建统一的3D多模态数据集，如何进行大规模3D预训练，以及大模型有关的下游适配和下游任务，最后谈谈3D视觉在大模型时代下的机遇与挑战。

谢晋教授带来主题为“复杂场景下三维点云视觉感知与理解”的报告。

近年来，三维点云作为一种常用的三维数据表示形式已广泛应用于自动驾驶、机器人、虚拟现实等领域。然而，复杂场景下三维点云往往具有稀疏、不完整等特点，如何有效地刻画三维点云的几何结构用于三维视觉感知与理解任务是一个挑战性问题。针对上述问题，本报告围绕深度学习框架下(卷积神经网络和扩散模型等)三维点云的几何特征表达与语义理解，重点介绍复杂场景下三维点云的语义与实例分割、稀疏目标跟踪、场景流估计和6 DoF 位姿估计等方面的工作。

李坤教授带来主题为“低成本、高效率、高质量、自然合理的人体重建与生成”的报告。

低成本、高效率、高质量、自然合理的人体重建与生成是三维视觉领域重要的研究目标与方向。本研究组围绕此目标开展了一系列研究工作，本报告重点介绍本研究组在三个方面的初步探索：（1）单彩色相机实时人体三维重建方面，提出了一种高效灵活的三维几何表示——傅里叶占有率场（FOF），并基于FOF，构建了首个30+FPS高质量实时单彩色相机人体三维重建框架；（2）宽视场大场景多人重建方面，提出了首个可以从单张大场景图像中重建全局一致的数百人的3D姿态、形状与位置的方法（Crowd3D）以及基准数据集LargeCrowd；（3）人与场景交互生成方面，构建了联合全局和局部的场景图机制以及细粒度部件级动作表示，实现了文本驱动的自然可控的人与场景交互生成（包括空间关系引导的交互、多动作引导的交互、多人场景交互）。

戴玉超教授带来主题为“动态场景三维重建：从显式到隐式再到生成”的报告。

动态场景三维重建致力于从单目视频获取所观测场景随时间变化的动态三维结构。动态在现实世界中具有普遍性，从二维图像感知和重建三维动态场景具有重要意义，在自动驾驶、消费级应用、增强现实/元宇宙等方面具有广泛应用前景。动态场景三维重建经历从显式优化方法到神经辐射场隐式表示方法再到最新的深度扩散模型生成方法的发展历程。本报告围绕课题组在动态场景三维重建方面的系列工作展开，在显式优化方法下涵盖单一物体稀疏重建、多物体稠密重建、复杂场景稠密重建，在隐式方法下聚焦动态场景新视角合成和三维重建，最后对于深度扩散等生成方法和本领域的开放问题与发展趋势进行展望与讨论。

本次论坛为青年科学家们提供了宝贵的学术交流平台，为三维视觉的研究进展提供了新的启示和思想碰撞。