本期為TechBeat人工智能社區(qū)第713期線上Talk。

北京時間9月4日(周四) 20:00，阿卜杜拉國王科技大學(xué)博士生楊辛格的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他們與大家分享的主題是:“計算成像系統(tǒng)與AI光學(xué)設(shè)計”，屆時他將從硬件與軟件的雙重視角出發(fā)，介紹可微分光學(xué)與計算成像的關(guān)鍵思路與最新進展，探索下一代成像與視覺系統(tǒng)。

Talk·信息

主題：計算成像系統(tǒng)與AI光學(xué)設(shè)計

嘉賓：阿卜杜拉國王科技大學(xué) · 博士生 - 楊辛格

時間：北京時間9月4日(周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

計算攝影與視覺模型正在重塑我們捕捉與理解世界的方式。人們對成像系統(tǒng)的追求從未止步：鏡頭能否更薄更小、成像更好？專業(yè)級影像能否真正裝進口袋？邁入人工智能時代，相機該如何重構(gòu)：如何用 AI 輔助光學(xué)設(shè)計，如何讓光學(xué)系統(tǒng)與算法協(xié)同優(yōu)化，以端到端指標提升視覺性能？本次分享將從硬件與軟件的雙重視角出發(fā)，介紹可微分光學(xué)與計算成像的關(guān)鍵思路與最新進展，探索下一代成像與視覺系統(tǒng)。

Talk大綱

1. 背景：AI 時代下，計算成像系統(tǒng)的重新定義

2. AI 光學(xué)設(shè)計：使用可微分優(yōu)化提升光學(xué)仿真與優(yōu)化

3. 端到端成像：讓成像系統(tǒng)從光學(xué)現(xiàn)象中學(xué)習(xí)更多視覺信息

4. 總結(jié)：下一代光學(xué)設(shè)計軟件，以及新的計算成像硬件

Talk·預(yù)習(xí)資料

項目名稱： DeepLens open-source 代碼鏈接： https://github.com/singer-yang/DeepLens

論文鏈接： https://www.nature.com/articles/s41467-024-50835-7

論文鏈接： https://dl.acm.org/doi/10.1145/3680528.3687640

論文鏈接： https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=10209238

論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2507.00372

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Talk·嘉賓介紹

楊辛格???????????

阿卜杜拉國王科技大學(xué) · 博士生
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楊辛格，阿卜杜拉國王科技大學(xué) (KAUST) 計算機科學(xué)博士生，師從Wolfgang Heidrich 教授，2016 年畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)物理學(xué)專業(yè)（學(xué)士）。博士期間先后在 Meta Reality Labs 從事 AR 波導(dǎo)顯示光學(xué)設(shè)計（2023）與計算成像算法（2024）研究，推動 AR/AI 智能眼鏡的實用化。

其研究聚焦可微分光學(xué)與計算成像，將人工智能方法引入光學(xué)設(shè)計，通過光學(xué)系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同優(yōu)化，突破傳統(tǒng)成像系統(tǒng)的物理瓶頸，探索新一代光學(xué)設(shè)計軟件與成像硬件。他維護的 DeepLens 可微分光學(xué)框架實現(xiàn)了相機成像端到端聯(lián)合優(yōu)化，通過自動鏡頭設(shè)計系統(tǒng)性展示了可微分優(yōu)化相較傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢，并為計算成像研究提供了新的方法與工具。

相關(guān)成果發(fā)表于 Nature Communications、IEEE TPAMI、SIGGRAPH Asia 等國際頂級期刊與會議；其中“基于 AI 的自動鏡頭設(shè)計”被 Optica 旗下 OPN（Optics & Photonics News）選入Optics in 2024，并受邀在 SPIE Optics and Photonics 等會議作報告。

個人主頁: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=45488 ????

-The End-

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