为了促进学术交流，拓宽学术视野，激发创新思维，协助图像图形学领域研究生的学术成长和未来职业发展，中国图像图形学学会设立了CSIG学生会员分享论坛。论坛主要以研究生自主学术交流为主。同时，积极发挥导师的引导作用，帮助研究生开阔视野、启迪智慧、提高创新能力。第九届CSIG学生会员分享论坛将于2024年3月31日举行。瑞士苏黎世联邦理工学院博士后秦浩通、北京大学博士后范斌、北京大学博士生盛希华中国科学技术大学，博士研究生魏天一做了精彩的学术报告，四位评议嘉宾分别是华南理工大学谭明奎教授、南京理工大学潘金山教授、鹏程实验室杨文汉副研究员、中国科学院化学研究所张健教授。北京大学对研究工作进行了点评并回答了大家的疑问。大连理工大学副教授王立军主持讨论，讨论了研究生学术生涯的热点话题。
组织者
中国图像图形学学会
组织者
中国图像图形学学会优秀分会
会议时间
2024年3月31日（星期日）19:00-21:35
会场
在线地址1（腾讯会议）：647 286 733
在线地址2（CSIG视频号直播）：
在线地址3（寇翔学术直播）：
会议议程
演讲嘉宾
北京大学马思伟教授
马思伟，北京大学博雅特聘教授，国家杰出青年、腾讯科学探索奖获得者。主要研究方向为视频处理与编码。发表论文300余篇，获得授权发明专利80余项。曾任 IEEE TIP、IEEE TCSVT 和 JVCIR 期刊编委，并担任 IEEE VCIP2017 程序委员会联合主席。 2002年起参与AVS系列国家标准的制定。作为AVS视频团队的领导者，他组织了新一代AVS3视频编码标准的制定。研发的AVS3超高清编解码器支持CCTV-8K超高清频道开播，荣获2020年国家技术发明一等奖。兼任中国图像图形学学会理事、会员发展与服务工作委员会主任、多媒体委员会副主任。
特邀评审嘉宾
华南理工大学谭明奎教授
谭明奎，华南理工大学教授、博士生导师。现任华南理工大学“大数据与智能机器人”教育部重点实验室副主任。国家级青年拔尖人才，连续两年入选斯坦福大学“世界顶尖科学家前2%”名单。 ”（人工智能与图像处理方向）。主持国家自然科学基金、广东省“新一代人工智能”重大专项等多项国家、省部级项目。近五年来，申请人以第一作者/通讯作者发表学术论文70篇，其中IEEE Transactions长论文25篇。近五年谷歌学术引用11000余次，其他SCI-E引用1167次，H-Index 55。荣获广东省人工智能行业协会自然科学奖一等奖（ 2023, 1/15)、中国电子学会科学技术进步奖一等奖(2022, 10/15)、世界华人数学家联合会“最佳论文奖”(2019)、腾讯犀牛校企合作项目“技术创新奖”和“青年新秀奖”（2019年度双奖唯一获得者）、微软亚洲研究院协同研究奖（2019）等奖项。担任NeurIPS、ICML、CVPR、AAAI等会议主席，《中国图像图形学报》青年编委。
南京理工大学潘金山教授
潘金山，南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师。主要从事图像和视频修复增强相关的底层视觉问题研究。目前已在国际权威期刊和会议上发表论文80余篇，其中CCF推荐A类论文60余篇。他发表的论文在谷歌学术中被引用超过9000次。该研究工作获得2018年中国人工智能学会优秀博士论文奖、辽宁省优秀博士论文奖、2019年国家杰出青年科学基金资助。担任计算机视觉领域国际顶级会议CVPR22/23的Area主席，人工智能、AAAI、IJCAI等领域国际顶级会议高级程序委员会委员。目前主持国家自然科学基金-联合基金重点项目、面上项目等国家级科研项目。
杨文瀚，鹏程实验室副研究员
杨文汉，博士，鹏城实验室副研究员，国家级人才计划青年人才，鹏城实验室“鲲鹏”拔尖人才，鹏城实验室特聘岗位（2023-2025）。 2018年7月毕业于北京大学信息科学与技术学院计算机应用技术专业，获理学博士学位。 2019年3月至2021年3月在香港城市大学计算机科学系进行博士后研究。 2021年4月至2022年9月，在新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院担任Wallenberg NTU校长博士后研究员。研究方向包括智能视觉增强、机器视觉编码、人机协同智能。发表CCF A类论文30余篇，其中第一作者19篇，授权中国发明专利16项。荣获IEEE ICME-2020最佳论文奖、IFTC 2017最佳论文奖、ISCAS-2022 MSA-TC最佳论文奖、IEEE CVPR-2018 UG2挑战赛亚军奖、北京大学优秀博士论文、2019年CSIG最佳论文提名奖博士论文。他担任 IEEE ICME 2021-2023 区域主席和 IEEE CVPR 2019-2022 UG2+ 挑战赛和研讨会组织者。
张健助理教授，北京大学
张健，北京大学深圳研究生院信息工程学院助理教授/研究员，博士生导师，视觉信息智能学习实验室（VILLA）负责人，深圳市海外高层次人才。获得哈尔滨工业大学学士、硕士、博士学位，并在北京大学、香港科技大学、沙特国王科技大学做博士后访问研究。主要从事基于人工智能的图像重建和生成，包括底层视觉和计算成像、人工智能内容生成（AIGC）和安全方面的研究。在TPAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等国际高水平权威期刊发表会议论文100余篇，其中ACM/IEEE Transactions、CCF-A期刊发表论文60余篇/会议作为第一/通讯作者，个人Google Scholar引用7065次（其中单篇会议和期刊论文最高被引分别为1020次和749次），h-index值为41。中国专利10余项已申请/授权相关研究成果。主持国家自然青年、面上和重点项目子课题、深圳市科技攻关项目子课题以及与字节/华为/OPPO/腾讯/等知名企业的学术合作项目10余项。创维/图展。获第23届北京大学青年教师教学基本功大赛一等奖（同时获最佳教学示范奖、最受欢迎学生奖），3次获国际期刊/会议最佳论文奖，获2023年中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金项目优秀奖与Byte一起荣获“NTIRE 2023全球挑战赛全景图像超分辨率赛道”总冠军并入选“全球科学家Top 2%”名单连续四年。兼任深圳市人工智能学会青年工作委员会主任、广东省图像图形学学会理事、中国图像图形学学会青年工作委员会委员/数字媒体取证与安全专委会委员最近，在AI图像内容生成和安全方面出现了很多代表作品，包括T2I-Adapter、DDNM、FreeDoM、CRoSS、DragonDiffusion、DiffEditor、Progressive3D、EditGuard等。其中，T2I-Adapter被结合Stability AI 公司及其旗舰模型 StableDiffusionXL 已在面向全球用户的涂鸦生成产品 Stable Doodle 中实现。个人主页：.
举报嘉宾
秦浩通 博士后研究员
报告标题：视觉任务的低比特量化方法研究
报告摘要：低比特量化作为一种通用的减少位宽的模型压缩方法qq会员成长值任务软件，广泛应用于深度学习领域在资源有限的设备上部署神经网络。量化模型通过将浮点权重和激活压缩到 1-8 位来显着节省计算量和内存。最近的工作表明，在涉及不同任务、架构和硬件的各种现实场景中应用量化压缩并非易事。本次分享将介绍我们在视觉任务的神经网络量化方面所做的努力，包括不同生产资源场景下的多位量化，以及极端压缩需求的二进制量化。尽管挑战仍然存在，但广泛的适用场景和不断提高的准确性仍然使模型量化成为硬件友好的深度学习的一种有前景的方法。
个人简介： 秦浩桐，瑞士苏黎世联邦理工学院博士后研究员。 2024年毕业于北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室，获博士学位，师从李伟院士、刘祥龙教授。 2019年毕业于北京航空航天大学计算机学院，获学士学位。博士期间，他曾前往苏黎世联邦理工学院参加CVL联合训练。主要研究方向是神经网络模型压缩，包括模型量化和二值化。在TPAMI、IJCV、ICML、NeurIPS等国际会议期刊发表论文10余篇。多次被Oral、Spotlight、ESI评为高被引论文，被Google引用超过1200次。获得国家奖学金3项、百度奖学金（全球10人）、字节跳动奖学金（全国10人）、沙特KAUST人工智能新星（全球28人）、德国DAAD AInet奖学金（全球28人）、北京市优秀奖学金毕业生等荣誉奖项。他曾在 AAAI、IEEE CVPR 和 IEEE CAI 等顶级国际会议上举办过多次研讨会和挑战赛，并担任竞赛主席。
范斌 博士后研究员
报告标题：卷帘快门相机时间超分辨率重建算法研究
报告摘要：近年来，采用卷帘快门的CMOS相机凭借其在工艺复杂性、成本和功耗方面的优势，在消费市场占据主导地位。虽然卷帘快门相机具有优越的时间动态场景感知特性，但其渐进式曝光机制会造成倾斜、畸变等卷帘快门效应（即“果冻”效应），使得现有的多视点几何模型无法直接应用。这极大限制了其三维视觉应用能力。为了满足卷帘快门相机鲁棒、高效、准确的实际需求，我们进行了深入研究，揭示了卷帘快门图像中隐含的时空几何一致性和规律性，并重构了时间动态框架下的潜力。建模和深度学习。高帧率全局快门视频极大地释放了卷帘快门相机的应用潜力。
个人简介：范斌，北京大学智能学院博雅博士后。 2023年毕业于西北工业大学陕西省信息获取与处理重点实验室，师从戴玉超教授、何明义教授。主要研究方向为计算机视觉和三维重建。近年来在TPAMI、CVPR、ICCV等行业顶级期刊和会议上发表高水平学术论文10余篇，授权发明专利2项，主持博士后创新人才支持计划，参与国家自然科学基金项目中国科学基金、科技创新2030“新一代人工智能”重大专项、深圳大疆创新合作项目，荣获陕西省优秀毕业生、西北工业大学研究生学术之星、华为终端相机学术之星等荣誉，并入选CVPR 2022博士论坛（今年入选的高校博士生中唯一的中国人），参与CVPR 2023和ACCV 2022研讨会的组织工作，并担任多个顶级期刊和会议的审稿人如 TPAMI、CVPR、ICCV、ECCV 和 ICRA。
盛锡华 博士生
报告标题：端到端视频编码的帧间预测方法研究
报告摘要：视频是服务于人类视觉和机器视觉的重要媒体格式之一。人类和机器对高质量视频的需求不断增长，导致视频数据量急剧增加，因此迫切需要有效地压缩视频。近年来，研究人员尝试利用深度学习技术，利用神经网络实现端到端视频编码。为了获得更高的视频编码性能，如何设计更高效的帧间预测技术并减少时间冗余已成为研究的关键问题。本报告介绍了我们针对端到端视频编码的帧间预测的一系列研究工作，包括基于时间上下文的帧间预测方法、基于空间分解和时间融合的帧间预测方法、帧间预测人类和机器的方法一种通用的视觉帧间预测方法。通过所提出的帧间预测方法，我们显着提高了端到端视频编码的编码性能和人机适应效率。
个人简介： 盛锡华，中国科学技术大学博士生，师从李力教授、刘东教授。主要研究方向为端到端视频编码。以第一作者在IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMM、IEEE TCSVT期刊发表论文5篇，申请发明专利3项，提交或采纳9项AVS提案，担任AVS端到端视频维护者编码参考软件EEM。曾获得ISCAS2023和VCIP2023端到端视频编码竞赛冠军，VCIP2022和VCIP2023端到端图像编码竞赛亚军，2023年科技大学博士国家奖学金中国的。
魏天一 博士生
报告题目：GAN反演及其应用
报告摘要：GAN Inversion 旨在将真实图像反转回预训练的 GAN 模型（例如 StyleGAN）的潜在空间，以便可以通过生成器从反转代码忠实地重建图像。它不仅提供了一种灵活的图像编辑框架，还有助于揭示深层生成模型的机制。作为连接预训练GAN模型和真实图像编辑任务的技术qq会员成长值任务软件，GAN反演对质量和效率有很高的要求。本报告将首先介绍高质量、高效的 GAN 反演算法 E2Style，然后展示其实现的下游任务，包括：图像修复、图像篡改、安全深度隐藏等。最后，我们将以头发编辑作为具体应用以案例介绍我们团队在多模态头发编辑领域的系列工作：HairCLIPv1和HairCLIPv2。
个人简介：韦天一是中国科学技术大学网络空间安全学院2021级博士生，师从于能海教授。 2020年至2021年担任中国科学技术大学人工智能俱乐部主席。目前以第一作者发表CCF-A论文5篇，包括：TPAMI、TIP、CVPR2021、CVPR2022、ICCV2023。在学士、硕士、博士学习期间获得国家奖学金。在Google上被引用超过600次，在Github上获得超过800颗星，并获得多项国际国内竞赛奖项。受邀担任多个国际顶级期刊会议审稿人，包括：TPAMI、TOG、TIP、CVPR、ICCV、SIGGRAPH、ICML等。此外，他还受邀在清华大学-TSAIL、南洋理工大学-MMLAB、剑桥大学-Carola Group等
主持人
王立军副教授，大连理工大学
王立军，大连理工大学未来技术学院副教授。主要研究方向集中在图像深度估计、目标检测、分割与跟踪。主持国家自然科学联合重点、普通基金等国家级纵向项目3项，省部级纵向项目3项，企业级横向项目2项。入选人力资源和社会保障部“博士后创新人才支持计划”和大连市“科技人才创新支持计划”。在该领域顶级学术会议和期刊发表论文30余篇，相关研究成果累计被Google Scholar引用7000余次，获辽宁省科技进步一等奖、中国图像图形学学会自然科学奖二等奖、部自然科学奖二等奖。教育学博士论文、中国图像图形学学会优秀博士论文奖、辽宁省优秀博士论文奖，连续三年获得VOT国际视觉物体跟踪竞赛（2020-2022）RGB-D赛道冠军。担任多个顶级国际会议和期刊的审稿人，第6-7届VALSE执行委员会（EACC）委员，CCF-CV和CSIG-MV专委会常务委员，期刊特邀编委《计算机技术与发展》。
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