喜报｜浙大CAD&CG全国重点实验室获国际顶刊TVCG计算机图形学领域最佳论文奖

        近日，IEEE Computer Society 出版委员会公布了 2025 年度最佳论文奖（2025 Best Paper Award）评选结果。该奖项面向 IEEE Computer Society 旗下 20 个权威出版物，2025 年共评选出 22 篇最佳论文。值得关注的是，CCF-A 类国际顶级期刊 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics（TVCG）今年首次纳入该奖项评选，并设立计算机图形学、可视化与可视分析、虚拟现实与增强现实三个领域最佳论文奖，首批仅有 3 篇论文获奖。其中，浙江大学 CAD&CG 全国重点实验室共有 2 篇论文入选，分别获得计算机图形学领域和可视化与可视分析领域最佳论文奖。据统计，这 2 篇论文也是本年度中国及亚太地区在 TVCG 最佳论文奖中获得的全部奖项。TVCG 2025 年全年发表论文 800 余篇，获奖率不足 0.4%。

       在TVCG获奖论文中，章国锋教授团队的 “PGSR: Planar-based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction（基于平面高斯泼溅的高效高保真表面重建）”获得了计算机图形学方向最佳论文奖。

论文标题：PGSR: Planar-based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction

作者信息：Danpeng Chen^1,2, Hai Li⁵, Weicai Ye^1,3, Yifan Wang³, Weijian Xie^1,4, Shangjin Zhai⁴, Nan Wang⁴, Haomin Liu⁴, Hujun Bao¹, Guofeng Zhang¹机构信息：¹浙江大学、²Tetras.AI、³上海人工智能实验室、⁴商汤研究院、⁵雷鸟创新 论文简介：近年来，三维高斯泼溅凭借高质量渲染以及极快的训练和渲染速度受到广泛关注。然而，高斯点云具有无序、不规则的特点，仅依赖图像重建损失难以保证几何重建精度和多视角一致性，导致现有方法提取的表面模型容易出现噪声、孔洞和细节缺失。针对这一问题，本文提出基于平面高斯泼溅的快速表面重建方法 PGSR，在保持高质量实时渲染能力的同时，实现高保真的三维表面重建。

PGSR 方法概览

PGSR 的核心创新在于将三维高斯压缩为适合描述真实物体表面的平面表示，并提出无偏深度渲染方法。该方法首先渲染高斯平面到相机原点的距离及其法向量，再由二者计算与实际表面一致的深度，有效减少传统高斯深度估计中的偏差和噪声。在此基础上，论文进一步引入单视图几何约束、多视图光度与几何一致性约束，提升重建结果的全局一致性和局部细节；同时设计相机曝光补偿模型，以适应不同视角下光照和曝光变化较大的复杂场景。实验结果表明，PGSR 在 Mip-NeRF 360、DTU 和 Tanks and Temples 等室内外数据集上均取得了领先的几何重建精度，并保持了3DGS的高质量渲染和高速性能。该方法仅需在单张GPU上训练约1小时，相比需要8张GPU训练两天的代表性NeRF表面重建方法，训练速度提升近100倍，为AR/VR、数字孪生、三维内容生成和自动驾驶等应用提供了高效、高保真的三维重建方案。 项目主页：https://zju3dv.github.io/pgsr/ 开源地址：https://github.com/zju3dv/PGSR