Presented By O’Reilly and Intel AI
Put AI to work
April 10-11, 2018: Training
April 11-13, 2018: Tutorials & Conference
Beijing, CN

微软亚洲研究院的深度图像合成技术

此演讲使用中文 (This will be presented in Chinese)

Baining Guo (微软亚洲研究院 (Microsoft Research Asia))
11:1511:55 Friday, April 13, 2018
模型与方法 (Models and Methods)
Location: 多功能厅3A+B (Function Room 3A+B)
Secondary topics:  计算机视觉(Computer Vision)

必要预备知识 (Prerequisite Knowledge)

对深度学习的基本理解

您将学到什么 (What you'll learn)

将会学习到与图像生成相关的最新人工智能技术。

描述 (Description)

深度神经网络近期的进展已经使图像理解技术的应用(如图像分类,物体识别和人体姿态追踪)取得了实质性的进步。 然而,尽管这些从图像中提取信息的任务已获得很大进展,但到目前为止,逆向的图像合成却比较少受到关注。利用深度学习技术合成图像可能会对计算机视觉和计算机图形学产生广泛的影响,比如为训练深度学习网络生成图像数据、制作更加真实的AR / VR内容,以及在图像之间迁移外观属性等。

在本次演讲中,我将介绍微软亚洲研究院在推进深度图像合成技术方面的研究成果。其中,我们研发了一种将图像转换成某一特定风格的方法,比如把一张普通的照片变成毕加索风格的图画。与此相关,我们提出了一种将视觉属性从一幅图像迁移到另一幅图像的技术,例如将照片中的外观特征迁移至计算机图形渲染图中,从而使其看起来更真实。 我们还设计了一个深度学习系统,可以在细粒度的物体类别范畴内生成新的图像,比如新的向日葵图像,甚至莱昂纳多·迪卡普里奥(Leonardo DiCaprio)的新图像。此外,我还将介绍我们的另一项工作,它可以对表面的详细外观进行建模,从而将这些素材在计算机图形学的场景中真实地合成出来。

通过这些尖端的研究工作,我们将看到在人工智能技术的帮助下,什么样的图像生成逐渐成为可能,以及在不久的将来,还有哪些将有望实现。

Photo of Baining Guo

Baining Guo

微软亚洲研究院 (Microsoft Research Asia)

Baining Guo is a distinguished scientist at Microsoft and the deputy managing director of Microsoft Research Asia, where he works on computer graphics, computer vision, and video analysis. Previously, he was a senior staff researcher with Intel Research in the Silicon Valley. Baining holds a BS degree from Beijing University and MS and PhD degrees from Cornell University. He is an IEEE fellow and ACM fellow and a member of the Canadian Academy of Engineering.