本期为TechBeat人工智能社区第674期线上Talk。
北京时间4月3日(周四)20:00，清华大学博士生许通达的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是:“扩散反问题的算法与应用”，届时他将介绍扩散反问题的三种算法范式与近期重要论文，以及扩散反问题在图像压缩上的应用。相关工作均已入选 ICLR 2025。
Talk·信息
主题：扩散反问题的算法与应用
时间：北京时间4月3日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
本次Talk将介绍扩散反问题。首先简单介绍扩散反问题的三种算法范式与近期重要论文。之后重点介绍团队发表的，关于扩散反问题的分数函数估计法的论文。最后简单介绍扩散反问题在图像压缩上的应用。
Talk大纲
1. 扩散反问题的定义与动机
2. 扩散反问题的三种范式：蒙特卡洛法，变分推断法与分数函数估计法
3. 关于分数函数估计法的扩散反问题，到底是不是在做分数函数估计
4. 扩散反问题在图像压缩上的应用
Talk·预习资料
论文链接： https://arxiv.org/abs/2501.18913 代码链接： https://github.com/tongdaxu/Rethinking-Diffusion-Posterior-Sampling-From-Conditional-Score-Estimator-to-Maximizing-a-Posterior
论文链接： https://arxiv.org/abs/2401.08920 代码链接： https://github.com/tongdaxu/Idempotence-and-Perceptual-Image-Compression
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Talk·嘉宾介绍
许通达
清华大学 · 博士生
清华大学智能产业研究院/计算机科学与技术系博士，研究方向为扩散模型与图像压缩，在NIPS/ICML/ICLR发表多篇论文。曾于微软亚洲研究院，商汤研究院实习与工作。早年习画，硕士毕业于纽约大学数字媒体艺术系，本科毕业于清华大学建筑学院。曾于建筑公司ADEAS，绘本工作室绘造社等实习，漫画作品多次参加展览。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=31715
-The End-
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