为什么图形学的会议siggraph的论文代码很少会开源？好像视觉如CVPR、ICCV开源的更多一些。
先说个某牛人说的段子：如果Siggraph都开源，图形学能倒退十年。 个人只想说说这个图形学领域的“不开源”这个现象给我带来的困惑。 Reason：上面的答案已经说了足够多的不开源的原因。
Problem：不开源带来的最重要的问题是什么？就是大家的文章结果怎么对比？？？？我问对方要数据，结果都不给，何况代码。如上所说，很多文章是system的，工程量大，论文细节不足，不好实现；即使你能实现，结果跟原文不一致，到底是是作者耍花招，还是你实现的不对，无从确定。
Solution: 上述的Problem怎么解决？我从来没遇到过一个人能给这个问题一个令人满意的答案，似乎大家都在逃避。我相信这是CG这个领域需要反思的非常现实的一个问题，每个人都深受其扰，每个人既得利益后，都继续维护这个机制。 这个圈子感觉不够开放，不够自信，靠垄断和门槛维持自己的尊严和竞争力，奉行小圈子主义，难怪现在发展遇到瓶颈。 相对而言，这个圈子在价值观上没有那么重视科学的严肃性。我觉着国内外的Siggrpah大佬们作为既得利益者不太可能起带头作用了，还得靠我们年轻一代的变革。 这是年轻人的机会。 /************************第一次更新***********************/
@静待清晨的梅子的评论给予的启发：
1. “本来图形学的项目就有非常大的工程量，不好开源。”第一，所谓的工程量大，是不是由于找不到开源的库，而不得不自己重复造好多轮子，而这些非核心的轮子是不是占据了你80%的代码量？？第二，换个角度想，如果大家能将一些模块通用化，github上一起开发通用的库，最终你少造几个轮子，最终的非核心代码部分就变成了调用几个API接口，是不是所谓的工程量大这个问题就没有了？？以上思考根据我个人的经验，我的80%的代码量都在实现一些准备性，通用性的东西（因为找不到这些东西），20%的代码量才是真正地实现论文的个性化创新性的核心算法。 从这个意义上讲，所谓的图形学的开源，更重要的是基础设施的开源，使得大家能站在前人的肩膀上，更加专注地做个性化创新性的工作，而非为了开车去菜市场买个菜，就得先把汽车的构造原理都研究一遍才能开车（尽管研究透了你能开出来赛车手的水平，但是别忘了你只是去买个菜，没必要先把自己培养成一个赛车手再去买菜）。那么问题来了，怎么建立CG的基础设施呢？我认为应该先从小的算法性的文章开源(很遗憾的是，即使这些代码量小的算法类的CG文章现在也大多不开源，他们的说法是，很容易实现，不用开源。不由得让我问，到底什么样的文章才适合开源？)，积累建立基础设施的素材，最终大家一起将这些素材结构化成通用库，这样逐步地建立基础设施。我觉着 @胡渊鸣的做法就非常值得提倡。一句话概括这个问题的思考的话，就是Problem: 工程量大导致不好开源，Solution:开源才能减少工程量。 2. “而且很多工作还是迪士尼等公司的工作，更不可能开源了”。我们横向比较一下，AI领域也有很多Google,Microsoft，Adobe等的工作，但是丝毫没影响AI领域的开源风气。我们谈开源的时候，不妨把涉及商业公司的工作剔除，再进行横向比较，结论还是一样的。 3. “图形学遇到瓶颈，并不是因为大家不公开代码，而是现今的真实感渲染已经非常真实了，可探索的空间有限”。在真实感渲染这个子空间或者维度去看，你看到的结论可能是对的。但是从其他维度，其他空间，更高维度和空间看这个问题，我认为图形学要发展的路太长。比如，图形学距离普通用户的距离这个维度看，图形学真的有很长的路要走，而不是“可探索的空间有限”，要知道传统的图形学服务对象主要是专业级的用户，电影游戏从业人员等。要切近普通用户，那么从3D数据的获取，建模，动画，渲染，都有太多的工作要做，让整个流程变得简单自然。还有其他维度，就不谈了，每一个维度都是巨大的篇幅。开源带来竞争与合作，竞争与合作推动一个领域的发展，这是我的看法。 /***************************第二次更新****************************/ @静待清晨的梅子又补充列举了一些多多少少我们能看到的现象以及思考，此处我就不针对性地展开一一分析了，但是希望这个领域的从业者，尤其是PhD们都能**重新思考质疑**这些我们其实不明却习惯了的现象（甚至逻辑！！），而不是**用鸡血强迫**自己接受崇拜却又其实无法适应的价值观。 对于发表了Siggraph的PhD们，要多问自己一句，你自己真正感受到了幸福了吗？如果是，那么这种幸福来自类似金榜题名他人的崇拜，Siggraph标签的荣誉感，阵痛之后得到奖励的热泪盈眶（其实，在科研领域，这些幸福感都太low了），还是真正的对自己的算法，系统应用犹如自己的创作的独特的艺术品一样的欣赏陶醉与自信（只有这种幸福感，才能让我们的技术，我们的创新真正超越西方发达国家）？ 从幸福感这个问题出发，还可以问一个有意思的现象：如果Siggraph真正有所谓的这么高大上，那么有多少发表Siggraph的PhD们真正活跃在讨论技术的一线，自信激动地给你展示他的作品和细节？如果你说他们陶醉于技术的自我世界，没兴趣去social或者因为涉及商业或者核心竞争力（拿商业机密当挡箭牌的人，我只想说，大多数Sig文章也好意思谈商业价值？？），那么再去看看多少siggraph大牛的吐槽以及最终**逃离**这个领域。还可以问一个问题，为什么看到Siggraph酷炫demo时，尖叫的总是外行？作者本人为什么多数保持（甚至刻意保持）缄默呢？最后，以偏概全地告诉那些被Siggraph的酷炫demo所吸引而立志投入这个领域的PhD们关于Siggraph的真相：表面的高大上，背后的血汗工厂。更残酷的是，等你毕业时就会知道，曾经的宗教式的崇拜自豪的Siggraph，是否能给你带来的一份对得起你血汗工厂式的付出的工作。 /***************************第三次更新****************************/ 晚上在 Graphics And Mixed Environment Seminar 听了胡事民教授做的从计算机图形学到可视计算媒体的直播报告，至少这对于国内CG/VR/AR研究者来说这个好的开始。难得可贵地是，胡事民老师能够鲜明指出图形学的危机，其中有一点就是：学术界没有继续问题导向，热衷于Siggraph论文，追求吹毛求疵的学究风格，将图形学引向了歧途。这不正是我所说的盲目地宗教式崇拜Siggraph吗？而这种将图形学引向歧途的原因我认为跟胡事民老师提到的图形学的特点之一非常相关：图形学追求创新，创新是根植于图形学中最深刻的理念，有别于其他追求performance提升的学科（其实CV就是最典型的对比学科）。后代的Siggraphers曲解了CG元老们的当年的初衷，创新并不是一味地追求标新立异，夺人眼球。然而大家都知道，拍脑瓜子想些没有用的所谓的新问题比啃老的硬骨头做了一定改进的工作的文章（被认为是增量的工作，创新性不足）更加容易中Siggraph。现在Siggraph这根指挥棒把CG领域搞成了一盘散沙，导致大家都很迷茫，再怎么拍脑瓜子也拍不出来新的东西了，通过投机取巧，找空白点的套路不好使了。事实上，很明显，总是找空白点发paper的套路会导致一个什么问题呢？就是绝大多数所谓的点**根本没有做好**，这个道理很明显，按照Siggraph的尿性，极端一点的例子，比如今年做这个问题中了Siggraph，明年在这个点上改进一下，投Sig多数会悲剧，审稿人会说是增量式的工作，改进 不大，这种价值观显然不利于一个问题做好，得到根本解决。创新都是渐进式的，而Siggraph的价值观是反人类的，认为创新都是颠覆式的（为什么反人类？因为几乎根本不存在不依赖渐进式创新的颠覆式创新），因此鄙视渐进式的创新。这就导致了开Sig就好比出席皇帝的新装发布会，大家都会包装出来华丽的东西，让人以为他做了颠覆式革新，事实上是这样吗？每个发表Siggraph的研究者自己都心中有数。什么是创新？渐进式创新和颠覆式创新都是创新，无数的渐进式创新累积起来最终达到一个performance临界点，才叫颠覆式创新。Siggraphers普遍浪漫主义，脑洞比较大，容易自命不凡，狭隘地认为只有颠覆式创新才是真正的创新，所以经常鄙视CV领域使用渐进式创新套路的朴实扎实的研究者们。提出新概念不叫颠覆式创新，真正解决了一个老问题才叫颠覆式创新，这就是我认为后代Siggraphers带跑偏节奏的核心论点。总之，CV和CG，一个追求深度，一个追求广度。然而，总结这两个学科的发展史，真的是三十年河东，三十年河西。对CG来说，现在来说，真的是成也萧何，败也萧何。既定的老路走到死胡同了，是时候改变航向了，现在的Sig应该跟CV领域学习的价值观（CG对CV的态度从看不起已经转化到看不懂了，拿上就会来不及了）就是：解决硬问题的文章才最有可能中Sig，鼓励增量式创新的文章发表，眼下CG界应该对五花八门的一盘散沙进行问题梳理，找出来真正关键的亟待解决的几个重要问题，指导下一个十年的研究方向（借鉴刘利刚老师的说法），然后在这几个关键问题上，鼓励增量式创新，鼓励开源（开源必须依赖渐进式创新，不断地将基础设施打磨完善，任何一个开源的基础设施都是增量式创新的。在开源这件事情上，其实图形学最最底层的地基【数据结构】问题都没有真正解决，何谈算法开源呢？OpenMesh，libigl，cgal等几何库差的还太远了，有人说CG数据结构多样复杂，不像CV那样就是天然的矩阵，我认为只要大家重视数据结构这个大家统一的问题，总会越来越好的，否则图形学的门槛将一直存在着，永远是小圈子），最终真正去解决。那么什么是关键问题之一呢？我抛砖引玉举一个例子好了，【建模】，这个图形学最最基础的东西（数据）都没有没有解决好，那么Siggraphers脑海中的一切浪漫幻想都是空中楼阁。你去想想，假如CV届没有这么容易得到这么多图片（数据），现在所谓CV得颠覆式发展那么就是无米之炊。 再说一下最近可喜的变化。SiQGprah QQ群的建立，到GAMES社区和微信群的建立（本质上还是模仿了CV/AI圈的做法，年轻人不再走大佬们孤芳自赏封闭的老路，开始追求开放沟通合作），我看到了国内的Siggraph大佬们开始承担起责任了，不再满足于只是利己，孤芳自赏，开始学会利他，分享，交流，提携后辈，追求影响力了。Prof. Ligang Liu at USTC (中科大刘利刚教授)应该算是大陆图形学界少有的开明开放的好导师，希望刘老师能够架起一座华人图形学大佬圈跟众多需要帮助的CG/VR华人青年研究者对话的桥梁。只有我们这个领域的青年研究者多了，国内**真正技术驱动**的VR/AR创业公司才会多起来（对比国内AI/CV创业公司，去**统计对比**一下，国内的VR创业公司都是些什么货色，一流AI人才会去AI创业公司，一流的CG人才会去CG/VR创业公司吗？） 后面再更吧，希望SiQGprah QQ群允许匿名，不匿名的话，熟人太多，投鼠忌器，不敢发表一些大胆的言论，不利于交流。群管理员可以立规矩吗，不守规矩可以踢出群。但是一定要鼓励大家讨论CG/VR/AR的出路，要允许匿名，鼓励百家争鸣。