【学术报告】基于深度学习的艺术风格化研究
发表时间:2019-03-22作者:浏览: 853


报告人:廖菁,助理教授City University of Hong Kong


报告时间:2019322日(周五)10:00-11:00


报告地点:科技实验西楼 181810



报告内容:

    运用人工智能(AI)进行艺术创作一直是极具挑战的研究领域。近年来深度学习的技术极大地加速了这些领域的发展,如微软小冰作诗,谷歌大脑音乐创作,Prisma艺术风格化滤镜等。本次讲座我们将讨论如何将传统的视觉图形学研究和深度学习技术有机地融合,从而有效地进行图片和视频的艺术风格化,使得普通的生活照片变身为大师级绘画或摄影作品。

    讲座嘉宾将介绍其近两年基于深度神经网络学习风格迁移(style transfer)的一系列科研成果。首先介绍如何设计深度神经网络学习语义信息和艺术风格,然后将其艺术风格根据语义应用到新的照片,视频,VR/AR中;其次介绍一些相关的扩展应用包括照片颜色转换(比如白天变黑夜、夏季变冬季),人像化妆迁移,黑白照片上色等。


报告人简介:

    廖菁,香港城市大学计算机科学系助理教授。毕业于浙江大学和香港科技大学,获博士学位。毕业后曾工作于微软亚洲研究院,担任视觉计算组研究员。主要研究方向为计算机图形学,计算机视觉,图像视频处理等。


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