香港中文大学考研(香港中文大学考研难吗)

香港中文大学考研,香港中文大学考研难吗

本期为TechBeat人工智能社区498线上Talk!

北京时间5月18(周四)20:00香港中文大学博士生 —徐英豪的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!

他与大家分享的主题是:“从不规则的单目图片数据构建3D生成模型”, 届时将介绍和探讨 3D场景生成模型的标注与生成 。

Talk·信息

主题:从不规则的单目图片数据构建3D生成模型

嘉宾:香港中文大学 博士生 — 徐英豪

时间:北京时间5月18日 (周四) 20:00

地点:TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

基于像素的内容创作在2D生成模型的帮助下,取得了显著的进展。然而,对于广泛的现实世界应用,如AR和VR,需要更深入地理解超越图像空间3D世界。传统的3D内容创作流程需要专业知识和巨大的资金来构建大型3D数据集。为了解决这些问题,在本次演讲中,我将介绍我们最近的工作,通过引入强大而有效的3D表示法,实现了从非结构化的2D图像中实现3D生成建模,尤其是是在单视角数据方面。这为高效生成高质量的3D资产铺平了道路。此外,我们还将3D生成模型推广到in-the-wild的物体数据和复杂场景,实现了在ImageNet上的3D图像生成和可控制的3D场景合成。这些方法也为我们未来实现高质量、用户友好的3D内容创作打下了基础。

Talk大纲

1、如何让3d生成模型摆脱对相机标注的依赖

2、在大规模复杂数据集例如imagenet上构建高质量的3d生成模型

3、不规则场景数据集构建可控的3d场景生成模型

Talk·预习资料

paper链接:

https://nvlabs.github.io/eg3d/media/eg3d.pdf

paper链接:

https://arxiv.org/abs/2301.07702

paper链接:

https://arxiv.org/abs/2303.01416

paper链接:

https://arxiv.org/abs/2212.11984

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Talk·嘉宾介绍

徐英豪

香港中文大学 博士生

徐英豪, 香港中文大学信息工程系多媒体实验室(MMLab)四年级PhD, 师从林达华教授和周博磊教授。他的主要研究方向为生成模型和神经,特别是对3D生成模型感兴趣。在他博士期间,曾访问了斯坦福大学计算摄影实验室,并与Gordon Wetzstein教授合作。连续三年在CVPR发表一作Oral论文。此外,他的许多论文也在ECCV、NeurIPS和ICLR等会议上被评为Oral和 best paper candidate。

Github:

https://justimyhxu.github.io/

-The End-

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