本期为TechBeat人工智能社区第693期线上Talk。

北京时间6月19日(周四)20:00，香港大学博士生熊璟的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是:“视觉中的自回归生成模型综述”，届时他将深入整理自回归模型在计算机视觉中的发展与应用、分享对比自回归模型在自然语言处理（NLP）与计算机视觉中的应用差异，并讨论这些模型在新兴领域中的应用。

Talk·信息

主题：视觉中的自回归生成模型综述

嘉宾：香港大学 · 博士生 - 熊璟

时间：北京时间6月19日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

本次分享深入整理了自回归模型在计算机视觉中的发展与应用，探讨其在生成高质量视觉内容方面的演变过程。分享对比了自回归模型在自然语言处理（NLP）与计算机视觉中的应用差异，指出在计算机视觉中，表示形式可以从像素级、标记级到尺度级不等。将自回归模型分为基于像素、基于标记和基于尺度三类框架，并探讨了它们在图像、视频、三维和多模态生成中的应用。

此外，还讨论了这些模型在新兴领域中的应用，如具身人工智能（Embodied AI）和三维医学人工智能，并提出了当前面临的挑战与未来潜在的研究方向。

Talk大纲

1. 引言：自回归模型（Autoregressive Models）在NLP和CV中的崛起

2. 视觉自回归模型基础与代表性方法（Autoregressive Models in Vision）

3. 与其他生成模型的关系（Relations to Other Generative Models）

4. 视觉自回归模型的典型应用与任务（Applications & Tasks）

5. 评估方法（Evaluation Metrics）

6. 挑战与未来方向（Challenges & Future Directions）

7. 总结（Conclusion）

Talk·预习资料

论文链接： https://arxiv.org/abs/2411.05902 Github： https://github.com/ChaofanTao/Autoregressive-Models-in-Vision-Survey


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Talk·嘉宾介绍

熊璟‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

香港大学 · 博士生‍‍‍

熊璟是香港大学的一年级博士生。他的研究重点是高效的自然语言处理。他已在 ICLR、ICML、NeurIPS、ACL、EMNLP 和 TMLR 等会议和期刊上发表了十余篇论文。他的工作主要围绕长上下文场景下的高效推理以及自动定理证明。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=14305 ‍‍‍‍

-The End-

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