报告时间：2024年1月12日（周五）上午10:30
报告地点：东南大学九龙湖校区计算机楼313室
报告人：南京大学 霍静 副教授
报告摘要：近年来，生成式模型技术飞速发展，在图像生成领域，涌现出了一系列性能良好的模型，如Stable Diffusion等，借助这些新型的图像生成模型实现增强创意已取得了一些初步的进展，本报告将首先介绍在图像生成领域以及人工智能增强创意方面的最新进展，然后聚焦介绍包括图像风格迁移、生成对抗网络以及扩散模型的技术进展及其增强创意应用，最后对图像生成模型未来发展方向以及基于图像生成模型实现通用视觉任务进行展望与讨论。
报告人简介：霍静，博士，南京大学计算机科学与技术系准聘副教授，博导，分别于2017年，2011年在南京大学计算机科学与技术系获得博士学位以及在南京师范大学强化培养学院获得学士学位。曾分别在英国曼彻斯特大学，香港大学等高校进行学术访问交流。2022年入选国家级青年人才项目，2018年获得江苏省计算机学会优博，2018年获得江苏省科学技术奖二等奖。研究方向为新型机器学习技术，包括生成式模型、小样本学习、强化学习及其智能感知与决策应用。主持国家自然科学基金面上基金、青年基金各1项，江苏省自然科学基金青年基金1项，参与国家自然科学基金重大项目1项，科技部2030新一代人工智能项目2项等。在相关研究领域的期刊会议发表论文50余篇，包括CVPR，ICCV，AAAI，IJCAI，ACM MM，TPAMI，TIP，TMM，TNNLS、TCYB、PR等。
