摘要：他们与大家分享的主题是:“基于扩散模型的复杂物理世界建模与优化”，届时他们将分享近期在复杂文本下的组合图像生成以及4d组合场景模拟方面的工作。
本期为TechBeat人工智能社区第644期线上Talk。
北京时间11 月28日(周四)20:00，清华大学硕士生张欣晨 & 北京大学博士生曾博涵的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他们与大家分享的主题是: “基于扩散模型的复杂物理世界建模与优化”，届时他们将分享近期在复杂文本下的组合图像生成以及4d组合场景模拟方面的工作。
Talk·信息
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主题：基于扩散模型的复杂物理世界建模与优化
嘉宾：清华大学 · 硕士生 - 张欣晨 & 北京大学 · 博士生 - 曾博涵
时间：北京时间 11月28日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
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Talk·介绍
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扩散模型以其强大的生成能力，为物理场景的建模与优化提供了前所未有的灵活性和精度。然而在复杂场景下，如何实现多属性、多维度的高效组合生成，以及如何平衡生成质量与计算效率，仍然是亟待解决的难题。本次讲座我们将分享近期在复杂文本下的组合图像生成以及4d组合场景模拟方面的工作。
Talk大纲
1. 迭代式RLHF提升文生图模型的综合能力---IterComp
2. 动态平衡文生图模型组合性与真实性---RealCompo
3. 面向组合式文本到4D生成的真实几何感知过渡---Trans4D
Talk·预习资料
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Talk·嘉宾介绍
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张欣晨
清华大学 · 硕士生
清华大学大学在读硕士生。师从杨余久教授，研究方向为生成式AI、扩散模型等；曾在NeurIPS顶级会议发表论文。担任ICLR、CVPR等顶级会议审稿人。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=33934
曾博涵
北京大学 · 博士生
本人是北京大学博士研究生，主要研究方向为扩散模型、三维生成以及四维生成，在CVPR、ECCV、NeurIPS以及AAAI等会议上均有成果发表。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=42571
-The End-
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来源：小刘说科学
