张青, 中山大学计算机学院副教授。于武汉大学计算机学院获学士, 硕士和博士学位。主要研究领域为表征解耦驱动的视觉内容感知与生成。已累计在包括TPAMI、ACM TOG、CVPR、SIGGRAPH在内的期刊和会议发表论文60余篇，其中CCF-A类和IEEE Trans论文40余篇， Google Scholar引用4400余次。获2019年湖北省自然科学二等奖, 2022年世界人工智能大会青年优秀论文奖。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、重大项目子课题、校企合作项目等多项项目。

报告题目：表征解耦驱动的视觉内容生成与编辑

报告摘要：近年来，以扩散模型为代表的生成模型为视觉内容生成与编辑领域带来了令人瞩目的进展。然而，已有方法通常将海量高维视觉数据编码压缩到同一潜在特征空间进行表征建模，导致其普遍面临可控性弱、结果物理解释性差的问题，限制了在实际中的应用范围。因此，如何解耦视觉内容表观特性中耦合的多维视觉信息对于提升模型的可控性和结果物理真实性具有重要意义。本报告将从多个维度探讨面向2D和3D视觉内容的新型表征解耦理论和方法，及其在视觉内容生成与编辑中的应用。

直播时间

5月27日（星期二）19:00-20:00

腾讯会议室

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