勷勤数学•领军学者报告

题      目：从相机到 AI：视觉内容创作的挑战

报  告  人： 邱国平 教授  (邀请人：王伟彬)

                                       宁波诺丁汉大学/英国诺丁汉大学计算机学院

时      间： 11月3日  10：00-11:00

地     点：数科院西楼111报告厅

报告人简介:

         邱国平，英国诺丁汉大学计算机学院讲席教授、宁波诺丁汉大学副校长，长期专注于神经网络与图像处理。他早年把无监督竞争神经网络用于图像特征提取，提出了表征学习的早期方法；在深度学习尚未普及时，已提出学习式超分辨率并用神经网络去除压缩伪影。在HDR 成像方面，他和团队提出色调映射等关键技术，改变了 HDR 的处理与显示方式；相关成果落地为 HDR Darkroom、Fotor 等获奖软件，全球有数亿用户使用。作为 Everimaging 首席科学家（HDR Darkroom 与 Fotor 的开发方），他持续推动成像技术解决真实场景问题。当前，他聚焦深度学习、视觉—语言建模和视觉大模型，并将这些方法用于攻克数字摄影中的关键难题。已发表超过三百篇研究论文，获得了多项美国和欧洲专利。根据美国斯坦福大学最新发布的“全球前2%顶尖科学家”名单，他在人工智能与图像处理子领域中排名前0.5%。

摘      要：

       视觉在人的感知、学习与认知中起着基础作用，我们与世界的互动有超过 80% 依赖视觉。因此，从用相机记录自然之美，到借助人工智能生成完全虚拟的场景，基于计算的视觉内容创作在近几十年取得显著进展并不意外。然而，关键挑战依然存在。传统数码摄影仍难以解决自然场景巨大动态范围与显示/印刷介质局限之间的不匹配，导致视觉保真受限；与此同时，如何在保持创作灵活性的同时，让 AI 生成内容（AIGC）符合真实世界的物理规律，仍有很多未解的难题；此外，即使在视觉内容创作理论上取得了突破，要将其转化为面向真实需求、易于使用的工具，同样是一项艰巨任务。在本次报告中，我们将探讨自然成像与 AI 驱动视觉创作中的关键技术难点，介绍弥合理论与实践鸿沟的最新解决方案；同时展示一套 AI 驱动的数字创作平台，旨在帮助用户顺畅创作高质量视觉内容。

        欢迎老师、同学们参加、交流！