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【活动通知】SFFAI86@ICT 学术人生专栏

SFFAI 人工智能前沿讲习 2022-05-21



论文推荐

《SFFAI 86期—学术人生专栏》来自中科院计算所博士生导师、副研究员高林老师推荐的文章主要关注于 计算几何 领域,你可以认真阅读讲者推荐的论文,来与讲者及同行线上交流哦。

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推荐理由:提供了可以处理大尺度模型变形的表示方法,可以对具有复杂变形的非刚性物体进行实时建模。

—— 高林

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推荐理由:基于ACAP变形特征,提出了一种几何的模型的编码方法MeshVAE,并基于该编码方法研究了图形学领域内首个全自动的变形传播方法。

—— 高林

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推荐理由:基于ACAP和MeshVAE本工作提出了一种新的三维模型编码方式,同时深度生成网络(SDM-NET)的设计也与这种编码方式耦合在一起,可以生成具有复杂结构和精细几何的三维模型,较已有最好的工作重建的精度提高了10倍,并且生成的三维模型可以直接进行编辑。

—— 高林

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推荐理由:基于草图的高真实感图像合成研究工作致力于解决稀疏草图到真实感人脸图像的生成问题。受前沿工作SDM-NET的局部变形和全局分析建模方法的启发,考虑到人脸的结构约束以及强大的人脸数据支撑,研发设计出智能人脸画板DeepFaceDrawing。该工作已被计算机图形学顶会SIGGRAPH 2020接收,并被遴选进入SIGGRAPH 2020亮点宣传视频中(全球仅有20个工作入选)。目前,该系统已经上线(http://www.geometrylearning.com/DeepFaceDrawing/),自上线以来项目网站日均访问量达一万次以上,已被全球160个国家人员测试使用。

—— 高林





SFFAI招募召集人!

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