本期为TechBeat人工智能社区第580期线上Talk。
北京时间3月21日(周四)20:00，Mila研究所&蒙特利尔大学博士生—刘圳的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是:“三维表征和三维网格的重建与生成”，届时将向大家系统地介绍如何通过三维表征的设计来帮助三维网格的重建与生成。
Talk·信息
主题：三维表征和三维网格的重建与生成
时间：北京时间3月21日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
三维数字资产的创造，特别是三维网格这种电影/游戏等下游场景里最常用的资产形式的创造，是搭建三维虚拟世界所必需而又耗时耗力的一道工序。如何低成本创造三维网格来建模包括家具和衣服在内的各种常见几何表面？解决这个问题的一大关键在于三维表征与重建算法/生成模型的有机结合。本次分享将用一个统一的视角介绍如何通过三维表征的设计来帮助三维网格的重建与生成。
Talk大纲
1、第一部分，讲者将介绍三维网格重建与生成这个任务的背景，并通过前期工作 MeshDiffusion（ICLR 2023 Notable Top-25%) -- 首个用于生成三维水密网格（建模实心物体表面）的扩散模型 -- 来引入三维网格的技术难点，以及如何通过合适的三维表征解决相应问题。
2、第二部分，讲者将介绍其设计的一种更加通用的三维表征G-Shell（ICLR 2024 Oral），并展示如何用它实现高质量的水密与非水密网格（建模衣服等单层表面）的重建，以及如何实现首个用于生成非水密网格的扩散模型。
Talk·预习资料
论文链接： https://arxiv.org/abs/2303.08133 项目链接： https://meshdiffusion.github.io
论文链接： https://arxiv.org/abs/2310.15168 项目链接： https://gshell3d.github.io
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Talk·嘉宾介绍
刘圳
Mila研究所与蒙特利尔大学 ·博士生
刘圳，Mila研究所和蒙特利尔大学的计算机博士生，师从Liam Paull和Yoshua Bengio。本科与硕士毕业于佐治亚理工学院。主要研究方向为三维表征与生成模型以及表征学习。目前在德国马克思普朗克智能系统所访问，导师为Michael J. Black和Bernhard Schölkopf。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=19765
-The End-
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