本期為TechBeat人工智能社區(qū)第726期線上Talk。

北京時(shí)間11月13日(周四) 20:00，Adobe Research研究科學(xué)家江翰文的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是:邁向三維重建基礎(chǔ)模型，屆時(shí)他將介紹關(guān)于提升三維重建模型可擴(kuò)展性方面的研究工作，涵蓋三個(gè)維度：模型架構(gòu)中強(qiáng)烈的幾何先驗(yàn)、有限的標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)、對完全監(jiān)督學(xué)習(xí)的依賴。

Talk·信息

主題：邁向三維重建基礎(chǔ)模型

嘉賓：Adobe Research · 研究科學(xué)家 - 江翰文

時(shí)間：北京時(shí)間11月13日(周四) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

在語言和二維視覺領(lǐng)域，基礎(chǔ)模型（Foundation Models）通過減少模型設(shè)計(jì)中的歸納偏置、利用海量數(shù)據(jù)以及采用無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，取得了令人矚目的擴(kuò)展性進(jìn)展。相比之下，三維重建模型的發(fā)展則相對滯后，主要受到以下三方面的限制：

(a) 模型架構(gòu)中強(qiáng)烈的幾何先驗(yàn)；

(b) 有限的標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

(c) 對完全監(jiān)督學(xué)習(xí)的依賴。

本次報(bào)告將介紹提升三維重建模型可擴(kuò)展性方面的研究工作，涵蓋上述三個(gè)維度。首先，講者將展示如何通過基于 Transformer 的模型架構(gòu)，減少三維幾何歸納偏置，使模型能夠直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)幾何先驗(yàn)。接著，會介紹數(shù)據(jù)層面的擴(kuò)展工作，如何結(jié)合大規(guī)模的合成數(shù)據(jù)與真實(shí)世界數(shù)據(jù)來提升模型的泛化能力。最后，將介紹一種自監(jiān)督的多視圖合成模型，它能夠充分利用無標(biāo)注數(shù)據(jù)資源，并在性能上超越傳統(tǒng)的全監(jiān)督方法。

Talk大綱

1. 直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)幾何先驗(yàn)：展示如何通過基于 Transformer 的模型架構(gòu)，減少三維幾何歸納偏置

2. 在數(shù)據(jù)層面的擴(kuò)展工作：如何結(jié)合大規(guī)模的合成數(shù)據(jù)與真實(shí)世界數(shù)據(jù)來提升模型的泛化能力

3. 自監(jiān)督多視圖合成模型 - RayZer: 能夠充分利用無標(biāo)注數(shù)據(jù)資源，并在性能上超越傳統(tǒng)的全監(jiān)督方法

Talk·預(yù)習(xí)資料

論文鏈接： https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=HJHSuxUAAAAJ&citation_for_view=HJHSuxUAAAAJ:ULOm3_A8WrAC

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Talk·嘉賓介紹

江翰文???????????

Adobe Research · 研究科學(xué)家
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江翰文，Adobe Research 研究科學(xué)家，研究方向?yàn)?3D 視覺與生成建模，致力于構(gòu)建可擴(kuò)展的三維學(xué)習(xí)范式與模型。

他的研究成果發(fā)表于 CVPR、ICCV、NeurIPS 等頂級會議，其中RayZer獲 ICCV 2025最佳論文提名。他的工作多次獲得學(xué)術(shù)獎項(xiàng)，包括 UT Austin 博士論文獎等。

個(gè)人主頁: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=45884 ????

-The End-

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