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2024年7月20日，在中國圖學學會第七屆“奮發圖強”青年科學家論壇召開期間第三屆圖學感知與認知計算論壇暨中國圖學學會“奮發圖強”青年人才學術沙龍2024年度第二期（總第22期）在大連成功舉辦。主題為“多模態內容感知與生成”。
本屆論壇由第九屆中國科協青年人才托舉工程入選者、浙江大學羅亞威研究員和北京工業大學王博岳副教授擔任論壇主席，邀請到了中科院自動化所董未名教授、北京航空航天大學李帥教授、中山大學任文琦教授、中科院自動化所劉振宇教授、北京航空航天崔志勇教授、浙江大學彭思達研究員與中山大學苗嘉旭副教授等知名專家，圍繞多模態內容感知與生成，就最新的理論發展、技術創新及應用實踐進行深入交流與探討。
首先，中國科學院自動化研究所董未名研究員以“繪畫中的AI”為主題，著眼于隨著多模態大模型和擴散模型技術的迅速發展，由人工智能生成的繪畫作品在藝術性和內容豐富度方面都有了極大的提升的趨勢。他回顧了AI繪畫技術的發展歷程，介紹圖像/視頻風格遷移、文字引導的藝術圖像/視頻生成和多模態信息引導的藝術圖像/視頻生成等AI繪畫技術的基本原理，并展示由相關技術生成的美術作品。另外，還探討AI繪畫與人類藝術家創作之間的關系，并對AI繪畫技術未來的理論研究和應用發展方向進行展望。
中國科學院自動化研究所董未名研究員作報告
隨后，北京航空航天大學李帥教授介紹了圖學在醫療領域方面的進展。針對在臨床問診和檢查仿真過程中，需構建高逼真的虛擬標準化病人，并使其呈現出指定病癥的行為。他主要從人物再識別、人體動作識別、雙人交互行為理解、文本驅動的行為生成、人與物體交互行為生成、個性化人物行為生成、情境化的多模態交互行為生成等方面對相關研究成果進行介紹，并介紹相關技術在虛擬標準化病人方面的醫學應用案例。
北京航空航天大學李帥教授作報告
第三，中山大學任文琦教授帶來了圖像修復方面工作的介紹。傳統的基于RGB圖像的單一模態視覺模型在惡劣成像環境下，由于硬件信息捕捉的局限性，難以生成信息完備的圖像內容，影響下游感知任務的準確性。因此，如何融合信息互補的多模態內容并處理和恢復退化的單一模態信息成為亟待解決的技術問題。本報告從光學相差矯正、多曝光融合、視頻去雨、圖像去霧、暗光圖像去噪五個方向，研究以RGB圖像、事件數據、近紅外成像、深度圖、多曝光圖像、位置嵌入為代表的多模態內容，深入探討了基于多模態融合的圖像處理與恢復技術。
中山大學任文琦教授作報告
第四，中國科學院自動化研究所中國科學院分子影像重點實驗室的劉振宇教授介紹了醫療輔助診斷方向的最新進展。他的工作利用人工智能方法，結合醫學影像宏觀信息和病理圖像微觀信息，構建面向新輔助治療效果評估的醫學信息系統，輔助臨床醫生對新輔助療效進行精準預測評估具有重要價值。相關醫學信息系統已在多中心臨床大數據進行驗證，并開發了輔助診斷系統軟件，在多家醫院開展了臨床試驗驗證，為探索醫學影像人工智能方法的臨床應用提供了新思路。
中國科學院自動化研究所中國科學院分子影像重點實驗室劉振宇教授作報告
第五，隨著自動駕駛技術的不斷進步，融合感知技術在提高車輛環境感知能力和決策準確性方面發揮著重要作用如何從多視角多源數據中獲取精準的自動駕駛場景感知信息，并生成復雜自動駕駛場景以輔助決策與測試仍是當前重要挑戰。北京航空航天大學崔志勇教授的報告簡要探討了自動駕駛領域中的BEV感知技術，多模態數據融合、三維占據感知以及自動駕駛場景的生成能力。
北京航空航天大學崔志勇教授作報告
第六，物理世界仿真是對人們日常生活進行真實、立體、時序化反映和表達的數字空間。傳統多視圖重建算法是構建數字三維世界的重要工具。然而，傳統重建算法依賴精細的數據采集過程，并且難以處理復雜動態場景。浙江大學彭思達研究員針對這些挑戰講述了基于多視圖幾何和先驗學習等思想，在相機位姿估計、場景重建以及物體生成三方面提出了新技術，提升了場景仿真的質量與效率。
浙江大學彭思達研究員作報告
最后，隨著多媒體和網絡技術的迅猛發展，海量的圖像.視頻、文本等多媒體數據快速增長，以視頻為中心的跨媒體分析、理解和推理成為人工智能研究的一個重要而具有挑戰性的問題。中山大學苗嘉旭副教授帶來的報告重點關注文本-視頻跨媒體理解和推理技術，他介紹了基于語言查詢的視頻時空定位技術以及細粒度的視頻理解方法，之后探討了視覺語言跨模態場景下智能機器的演繹推理和事件預測能力。
中山大學苗嘉旭副教授作報告
報告結束后，各位研究專家與參會人員對共同感興趣的領域和問題進行了溝通互動和交流，分享彼此見解。論壇主席為各位演講嘉賓頒發了證書。
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