他让看不见的方程，落在角色衣料、皮肤与水流的每一次颤动里。
费尔南多·德·戈埃斯（Fernando de Goes）
曾用名 / 别名 / 行业常用署名：Fernando de Goes；Fernando DeGoes
生于：公开资料未详
主要技术领域：几何处理、计算物理、弹性仿真、布料与柔体模拟、角色变形与外观开发、电影级制作工具研发
Pixar 资深研究科学家（Principal Research Scientist）、计算机图形学研究者、电影特效与动画仿真技术研发人员
人物背景
费尔南多·德·戈埃斯是皮克斯动画工作室的 Principal Research Scientist，中文可译为主任级/资深研究科学家。Pixar 官方研究团队页面介绍，其研究集中于几何处理与计算物理中的数值方法；他于2006年和2009年分别在巴西坎皮纳斯州立大学（Unicamp）获得工程学位和硕士学位，后于2014年在加州理工学院（Caltech）获得计算机科学博士学位，并曾获得 Google PhD Fellowship 支持。
与许多面向论文发表的图形学研究者不同，de Goes 的工作长期处在“学术算法—电影生产工具”的交界处：一方面，他持续在 SIGGRAPH、ACM Transactions on Graphics 等图形学核心平台发表研究；另一方面，这些研究又被转化为皮克斯内部角色、布料、软体、头发、外观开发与特效流程中的实际工具。
核心贡献
费尔南多·德·戈埃斯的核心贡献，在于把几何处理、弹性力学与数值仿真方法转化为可供艺术家使用的电影级动画生产工具。他参与或主导的研究覆盖弹性材料变形、布料与肉体模拟、角色绑定与曲线控制、服装重定向、毛发与外观开发、隐式角色表面等多个方向。这些工作并不是单纯追求“物理正确”，而是要在稳定性、速度、艺术可控性和大规模制作效率之间取得平衡：角色的衣服要会皱，皮肤要会变形，头发要有情绪，水流和能量形态也要能被导演与动画师持续修改。其参与设计和开发的 Fizt2 弹性模拟系统获得学院科学技术奖体系中的 
Technical Achievement Award，标志着皮克斯在布料、皮肤与柔体模拟方面的生产级技术获得电影工业层面的认可。
里程碑年表（Milestone Timeline）
2006–2009｜Unicamp：工程与硕士训练
de Goes 在巴西坎皮纳斯州立大学完成工程学位和硕士学位。这个阶段奠定了他在数学、工程和计算方法方面的基础，也为后来进入计算机图形学中的几何处理与数值仿真研究提供了技术底座。
2014｜Caltech 博士：几何离散化与图形学方法论
2014年，他在加州理工学院获得计算机科学博士学位，博士论文题为 Geometric Discretization through Primal-Dual Meshes。这一阶段的研究集中于离散几何、网格处理和几何域上的数值方法，为他后来在 Pixar 处理角色表面、变形控制和物理仿真问题提供了方法论基础。
2015前后｜进入 Pixar Research：从学术算法转向电影生产工具
博士毕业后，de Goes 进入 Pixar Animation Studios 研究团队。Pixar 官方页面将其列为 Principal Research Scientist，研究方向为 geometry processing 与 computational physics 的数值方法。进入 Pixar 后，他的研究重点从通用几何算法进一步转向电影制作现场的问题：如何让复杂角色、衣料、皮肤、头发和非标准形体在高压生产中稳定、可控、可迭代地运动。
2015–2016｜几何处理研究：从曲面、向量场到网格离散
这一时期，de Goes 继续发表几何处理方向研究，包括 Convolutional Wasserstein Distances、Power Particles、Subdivision Exterior Calculus for Geometry Processing、Vector Field Processing on Triangle Meshes 等工作。这些论文并不直接对应某一个角色或镜头，却提供了处理网格、向量场、离散算子和几何结构的底层工具，是后续角色变形、表面控制和动画仿真的数学基础。
2016–2020｜进入皮克斯长片生产信用体系：《海底总动员2》与《心灵奇旅》
公开片尾信用整理与影人资料显示，de Goes 的名字出现在《海底总动员2》（Finding Dory, 2016）与《心灵奇旅》（Soul, 2020）等皮克斯长片的研究或技术相关名单中。由于这些片名并不直接对应某一篇公开技术论文，本页仅将其作为他进入 Pixar 长片生产体系的背景，而不把它们单独解释为某项具体算法成果。
2017｜Regularized Kelvinlets：把弹性力学变成雕塑笔刷
2017年，de Goes 与 Doug L. James 发表 Regularized Kelvinlets: Sculpting Brushes based on Fundamental Solutions of Elasticity。Kelvinlets 的意义在于，它把弹性力学中的基本解转化为可交互使用的形变笔刷，使艺术家能够像雕塑一样对数字模型施加具有物理意味的局部变形。这类研究很适合皮克斯的角色制作语境：模型不是被动计算对象，而是要被艺术家反复推、拉、修正和表演化。
2018｜Dynamic Kelvinlets 与 Stable Neo-Hookean Flesh Simulation：面向实时反馈与肉体仿真
2018年前后，de Goes 参与的研究明显转向角色身体与弹性材料。他与 Doug L. James 发表 Dynamic Kelvinlets，将 Kelvinlets 扩展到动态弹性响应；同年，Stable Neo-Hookean Flesh Simulation 则面向稳定的肉体/软组织模拟。对动画制作而言，这些工作解决的不是“能不能算”，而是“能不能在复杂姿态、极端变形和艺术修改中稳定地算”。
2018｜《寻梦环游记》相关服装外观：手工感的自动化
在 SIGGRAPH Talks 论文 Automating the Handmade: Shading Thousands of Garments for Coco 中，de Goes 与同事讨论了如何为《寻梦环游记》（2017）中大量服装建立可扩展的着色和外观处理方式。这类研究体现了皮克斯技术研发的一个重要特点：算法不是为了取消手工感，而是为了在大规模镜头和资产中复制、管理并扩展“看起来像手工做出来”的视觉细节。
2019｜Anisotropic Elasticity 与 Sharp Kelvinlets：让材料变形更稳定、更可控
2019年，de Goes 参与 Anisotropic Elasticity for Inversion-Safety and Element Rehabilitation，并发表 Sharp Kelvinlets。这些工作继续围绕弹性材料的稳定性与局部控制展开，尤其关注在复杂形变中避免网格翻转、塌陷或产生不可靠的仿真结果。对于角色动画来说，稳定性本身就是一种艺术能力：只有仿真不崩，导演和动画师才有空间继续调表演。
2020｜角色绑定、服装重配与机器学习辅助流程
2020年前后，de Goes 参与 Garment Refitting for Digital Characters、Sculpt Processing for Character Rigging、FaceBaker: Baking Character Facial Rigs with Machine Learning 等制作技术研究。这些工作从纯粹物理仿真进一步进入角色生产管线：服装要能快速适配不同身体，雕塑结果要能进入绑定系统，复杂面部 rig 也要能通过机器学习方法被“烘焙”为更高效的生产表达。
2022｜《青春变形记》：Profile Mover、CurveNets 与风格化身体控制
2022年，de Goes 参与 Character Articulation through Profile Curves 相关技术研究。该论文与 Pixar 的 Profile Mover / CurveNets 技术相关，用于处理《青春变形记》中高度风格化角色的身体轮廓、曲线变形与表演控制。这里的技术重点已经不只是布料或肉体是否真实，而是角色的风格化表演能否被可控地转化为曲线、轮廓和形体变化。
de Goes 与 Kurt Fleischer、William Sheffler 因《青春变形记》的 Profile Mover and CurveNets 技术获得第21届 Visual Effects Society Awards 的 Emerging Technology Award 提名。这里被提名的是工业技术成果与团队贡献，而不是单篇 SIGGRAPH 论文。
↑ Turning Red 剧照 © 2022 Walt Disney Studios Motion Pictures
2022–2023｜Fizt2：弹性模拟系统获得学院科学技术奖
de Goes 与 David Eberle、Theodore Kim、Audrey Wong 因设计和开发 Pixar 的 Fizt2 弹性模拟系统，获得 Academy Scientific and Technical Awards 体系中的 Technical Achievement Award。de Goes 个人主页将这一荣誉记为2022年获得；Academy 官方页面则列入2023年科学与技术奖颁奖典礼，两种表述可理解为“2022年度获奖、2023年仪式呈现”。
Fizt2 是 Pixar 早期 Fizt 布料模拟器的后续发展。Fizt 最早用于《怪兽电力公司》（ 2001）；Fizt2 最初为《寻梦环游记》（2017）开发，并被用于《超人总动员2》（2018）等影片。新版系统提升了布料与肉体模拟的速度、鲁棒性与通用性，使艺术家能够在复杂交互场景中更稳定地控制柔体动力学。
2023｜成为美国电影艺术与科学学院成员
de Goes 个人主页记载，他于2023年成为 Academy of Motion Picture Arts and Sciences 成员。对技术研究人员而言，这不仅是职业荣誉，也说明其图形学与仿真研发成果已被电影工业核心机构纳入认可范围。
2023｜《疯狂元素城》：曲线控制、元素角色与程序化外观
2023年，de Goes 参与多项与《疯狂元素城》相关的 SIGGRAPH Talks，包括 Shaping the Elements: Curvenet Animation Controls in Pixar’s Elemental 与 Elemental Characters: Bringing Water to Life。这类工作说明，他的研究并不局限于“衣服和皮肤”，也进入到元素角色、水体角色、曲线控制和非传统身体结构的动画问题中：当角色本身像水、火或能量一样不稳定时，动画技术必须重新定义什么是“身体”。
2023–2024｜从 Somigliana Coordinates 到 Barycentric Coordinates：角色变形的几何基础继续推进
2023年，他参与 Somigliana Coordinates: an elasticity-derived approach for cage deformation；2024年，又与 Mathieu Desbrun 发表 Stochastic Computation of Barycentric Coordinates。这些工作继续服务于角色变形和几何控制中的核心问题：如何在保持形状细节和艺术控制的同时，让复杂模型能够被笼形、曲线、权重或坐标系统高效驱动。
2024–2025｜《头脑特工队2》：头发重配与“意识流”效果
de Goes 参与了《头脑特工队2》相关技术工作，包括 Wig Refitting in Pixar’s Inside Out 2 与 Making the Stream of Consciousness in Pixar’s Inside Out 2。相关会议资料显示，后者讨论了“Stream of Consciousness”这一场景的外观开发与部署，团队需要与动画部门并行工作，并使用内部程序化工具来创作和风格化与3D障碍物交互的速度场。
2025｜《地球特派员》（Elio）：布料控制与隐式角色外观
2025年，de Goes 参与《Elio》相关研究，包括 Directing Cloth Draping through Blended UVs 和 Metaball Madness: Look Development for a Shapeshifting, Implicit Surface Character on Pixar’s Elio。前者用于在《Inside Out 2》和《Elio》的服装资产中协调布料真实垂坠与艺术造型；后者则处理《Elio》中 OOOOO 这一变形角色的隐式表面外观开发问题。这表明他近年的研究已同时覆盖布料模拟、隐式曲面角色、程序化外观与制作管线协同。
持续研究｜把图形学论文变成动画制作能力
从 Kelvinlets、Neo-Hookean flesh simulation 到 Fizt2、Curvenet、cloth draping 和 implicit-surface character look development，de Goes 的研究路径非常清楚：他持续把数学模型和几何算法推向 Pixar 的真实生产现场。对于动画技术史而言，他代表的是数字动画时代一种新的“幕后作者”类型——不一定设计角色的脸，也不一定执导镜头，但他决定了衣料、皮肤、头发、水流、隐式身体和复杂外观能否在银幕上稳定而有表情地运动。
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参考资料
- Pixar Animation Studios, “Research Team — Fernando De Goes.”。https://graphics.pixar.com/people/fernando/index.html?utm_source=chatgpt.com
- Fernando de Goes 个人主页 https://fdegoes.github.io/
- Academy of Motion Picture Arts and Sciences — 2023 Scientific & Technical Awards（Fizt2 Citation）。https://www.oscars.org/sci-tech/ceremonies/2023?utm_source=chatgpt.com
- Pixar 技术论文与技术备忘录索引（Fernando de Goes — publications list / SIGGRAPH papers）。https://graphics.pixar.com/library/indexAuthorFernando_de_Goes.html?utm_source=chatgpt.com
