本周為TechBeat人工智能社區(qū)第297期線上Talk，也是ICLR 2021系列Talk第⑥期。北京時間4月21日(周三)晚8點，香港中文大學(xué)在讀博士—潘新鋼的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！他與大家分享的主題是: “深度生成式先驗：從圖像復(fù)原到三維重建”，屆時將介紹有關(guān)深度生成式先驗的相關(guān)研究與近期的一些進展和思考。

Talk·信息

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主題：深度生成式先驗——

從圖像復(fù)原到三維重建

嘉賓：香港中文大學(xué)在讀博士 潘新鋼

時間：北京時間?4月21日 (周三) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

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深度生成模型例如對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠很好的模擬圖像分布，我們提出將其作為一種通用的圖像先驗，通過挖掘其豐富的語義信息（色彩，空間關(guān)系，三維幾何信息等）在多樣的圖像類別和場景中實現(xiàn)了多種圖像復(fù)原、圖像編輯、以及無監(jiān)督三維重建效果。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1. 用深度生成式先驗實現(xiàn)通用的圖像復(fù)原與編輯

2. 用二維GAN實現(xiàn)無監(jiān)督三維重建

Talk·參考資料

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這是本次分享中將會提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！Paper：
[1]?Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulationhttp://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123470256.pdf

[2]?DO?2D GANS KNOW 3D SHAPE? UNSUPERVISED 3D SHAPE RECONSTRUCTION FROM 2D IMAGE GANS

https://openreview.net/pdf?id=FGqiDsBUKL0Code：https://github.com/XingangPan/deep-generative-prior

https://github.com/XingangPan/GAN2Shape

Talk·提問交流

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通過以下兩種方式提問都將獲得微信現(xiàn)金紅包獎勵哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動！留下你的打call??和問題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

你的每一次貢獻，我們都會給予你相應(yīng)的i豆積分，還會有驚喜獎勵哦！

方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問題，或掃描下方二維碼提問！

Talk·嘉賓介紹

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潘新鋼，現(xiàn)為香港中文大學(xué)多媒體實驗室四年級在讀博士生，師從湯曉鷗教授，本科畢業(yè)于清華大學(xué)。在CVPR，ECCV，ICCV，ICLR等頂會上發(fā)表多篇論文。在Tusimple 2017車道線檢測和WAD 2018可行駛區(qū)域分割比賽中獲得冠軍。目前的研究方向是生成模型。

ICLR系列Talk

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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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