图形学知识图谱的建立、论文复现及结果可视化一、概述在图形学领域，尤其是物理模拟方向，论文算法的复现与移植是一项具有挑战性的任务。为了促进图形学的发展与交流，本文提出了两个核心目标：建立图形学各领域的知识图谱，以及使用通用框架复现图形学算法并在统一Benchmark上进行比较。这两个目标旨在降低图形学的学习门槛，为从业者提供清晰的研究与开发思路，并解决论文结果难复现的问题。二、知识图谱的建立1. 目的与受众目的：通过整合性资源，为图形学学习者提供清晰的学习路径，为从业者提供研究思路，并量化评估不同论文对图形学各领域的贡献。受众：图形学相关科研工作者、工程师、其他领域从业者及对图形学感兴趣的同学等。2. 构建方法核心路线：以算法为核心路线，归纳物理模拟领域的学术界发展进程。树形结构：采用树形结构构建知识图谱，如“物理模拟 -> 基本体系(Euler/Lagrange...) -> 基本方法(Mass-Spring/FEM/MPM...) -> 论文简述”。可视化：选取简约且美观的可视化方式，如点击图表信息时，轻巧且渐变地展示其子结点内容。同时优化气泡内容和页面布局，为不同目标群体提供目录列表。三、论文算法的复现1. 复现难度图形学实验结果难复现的问题主要由工程量较大、依赖库不统一且差异大导致。因此，需要采用统一框架和依赖库来降低复现难度。2. 通用框架Taichi：Taichi是一个为高性能计算设计的编程语言，特别适用于物理模拟和图形学算法的实现。WebGL：随着OpenGL ES的版本迭代与优化，WebGL成为更高效且更简单的方式来实现算法的可交互式演示Demo。同时，WebGL在Windows平台上基于DirectX实现，具有更好的兼容性和性能。3. Benchmark为了建立统一标准的Benchmark，同一领域文章的复现结果将采用相同的视觉呈现方式，以便对性能、效率等方面进行比较。同时，为了实现网页端可交互式的访问，复现Demo将采用简单版本，以实时渲染结果。4. 复现计划由于物理模拟是本文作者感兴趣且正在进行的领域，因此将优先实现物理模拟领域系列经典文章的算法复现。所有代码都将在Github上开源，以促进交流与共享。四、结果可视化1. 可交互式网页为了展示复现结果和知识图谱，本文将制作一个可交互式的网页。该网页将包含算法复现的Demo、知识图谱的可视化展示以及相关信息查询功能。2. 实时渲染与交互为了满足实时交互的目的，复现Demo将采用WebGL实现，并在网页端进行展示。用户可以通过点击、拖动等操作来查看不同算法的效果和性能比较。3. 开源与共享本文的所有工作都将以开源的形式进行，包括算法复现的代码、知识图谱的构建方法以及可视化网页的实现代码。这将有助于促进图形学领域的发展与交流，降低学习门槛，提高研究效率。五、总结与展望本文提出了建立图形学知识图谱和复现论文算法的目标，并给出了具体的构建方法和实现计划。通过整合性资源和统一框架的使用，本文旨在降低图形学的学习门槛，为从业者提供清晰的研究与开发思路，并解决论文结果难复现的问题。未来，我们将继续完善知识图谱和算法复现的工作，并邀请更多感兴趣的小伙伴加入我们的开源项目，共同推动图形学领域的发展与进步。