本周为TechBeat人工智能社区第297期线上Talk，也是ICLR 2021系列Talk第⑥期。北京时间4月21日(周三)晚8点，香港中文大学在读博士—潘新钢的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！他与大家分享的主题是: “深度生成式先验：从图像复原到三维重建”，届时将介绍有关深度生成式先验的相关研究与近期的一些进展和思考。

Talk·信息

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主题：深度生成式先验——

从图像复原到三维重建

嘉宾：香港中文大学在读博士 潘新钢

时间：北京时间 4月21日 (周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

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深度生成模型例如对抗生成网络（GAN）能够很好的模拟图像分布，我们提出将其作为一种通用的图像先验，通过挖掘其丰富的语义信息（色彩，空间关系，三维几何信息等）在多样的图像类别和场景中实现了多种图像复原、图像编辑、以及无监督三维重建效果。

本次分享的主要内容如下：

1. 用深度生成式先验实现通用的图像复原与编辑

2. 用二维GAN实现无监督三维重建

Talk·参考资料

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这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！Paper：
[1] Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulationhttp://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123470256.pdf

[2] DO 2D GANS KNOW 3D SHAPE? UNSUPERVISED 3D SHAPE RECONSTRUCTION FROM 2D IMAGE GANS

https://openreview.net/pdf?id=FGqiDsBUKL0Code：https://github.com/XingangPan/deep-generative-prior

https://github.com/XingangPan/GAN2Shape

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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潘新钢，现为香港中文大学多媒体实验室四年级在读博士生，师从汤晓鸥教授，本科毕业于清华大学。在CVPR，ECCV，ICCV，ICLR等顶会上发表多篇论文。在Tusimple 2017车道线检测和WAD 2018可行驶区域分割比赛中获得冠军。目前的研究方向是生成模型。

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关于TechBeat人工智能社区

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