［本站讯］近日，第十四届国际计算视觉媒体会议（CVM 2026）在韩国首尔举办。软件学院师生参加会议，汇报了学院在计算机图形学领域的最新研究进展。

1.论文题目：BiPart: Bi-level Optimization for Generalizable 3D Part Segmentation Prior Distillation from Pre-trained Vision-Language Model。

针对现有视觉语言模型多视角预测不一致及泛化能力受限的痛点，该工作提出一种新颖的双层优化算法，将先验知识解耦为“类别无关特征提取器”和“类别特定分割头”：外层循环遍历所有训练样本以优化全局通用的特征提取器，内层循环则通过检索支撑集使分割头仅需少数几次迭代即可快速适应特定的目标类别。结合“Part-Perfect”检索策略，为目标形状的快速适应过程提供更相关且结构完善的视觉参考信息。该方法有效解决了预测冲突，在未知类别的泛化测试中展现出卓越的鲁棒性。本文第一作者为山东大学软件学院硕士研究生方涓，通讯作者为山东大学软件学院副教授李曼祎，合作作者包括沈阳工业大学刘健、山东大学软件学院教授武蕾。该论文获得CVM 2026最佳论文提名奖，被推荐至顶尖期刊IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics(CCF A)。

2.论文题目：Double GaussianAvatar: Double Gaussians for Driveable Head Avatars with Dynamic Facial Details。

针对现有3D高斯溅射技术在重建精细面部细节，尤其是随表情变化的动态细节方面的挑战，该工作将3D高斯解耦为粗高斯与密高斯两组：粗高斯绑定于粗粒度人头网格以保证新表情下的结构稳定，密高斯绑定于密集网格以捕捉静态细节，并进一步引入基于表情Blendshape的可学习位置偏移策略，使密高斯能够动态适应面部运动，从而精确重建复杂动态特征。两组高斯在正则化约束下联合优化。实验表明，该方法在面部细节捕捉精度和实时渲染性能上均显著优于现有主流方法。本文第一作者为山东大学软件学院硕士研究生梁方天，通讯作者为山东大学软件学院教授周元峰和副研究员王鹏飞，合作作者包括山东大学软件学院副研究员魏广顺。该论文被推荐至顶尖期刊IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics(CCF A)。

作为亚洲图形学学会(ASIA Graphics Association)旗下的三大学术会议之一，Computational Visual Media (CVM)是CCF推荐的重要国际学术会议，由清华大学图形学实验室于2012年创办。本届会议共收到290篇有效投稿，录用26篇论文为期刊论文（分别被推荐至IEEE TVCG、JCST和CVMJ期刊，均为CCF推荐重要国际期刊），62篇论文发表于Springer的LNCS论文集，录用率为30.3%（其中期刊为8.9%）。