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      雷鋒公開課 | 斯坦福計算機博士陳啟峰解讀論文:級聯優化網絡生成逼真圖像

      本文作者: AI研習社 編輯:賈智龍 2017-09-01 11:55
      導語:活動信息論文解讀:級聯優化網絡生成逼真圖像解讀人:陳啟峰2017 年獲得斯坦福大學計算機博士學位2012 年獲得香港科技大學計算機和數學的本科學位2011 獲得

      活動信息

      論文解讀:級聯優化網絡生成逼真圖像

      解讀人:

      陳啟峰

      • 2017 年獲得斯坦福大學計算機博士學位

      • 2012 年獲得香港科技大學計算機和數學的本科學位

      • 2011 獲得 ACM-ICPC(國際大學生程序設計競賽)全球總決賽第二名

      • 2007 年獲得 IOI(國際信息學奧林匹克競賽)國際金牌

      • 曾在英特爾實驗室研究計算機視覺、深度學習、優化算法及計算機圖形學

      • 他的三篇文章是 ICCV 2015, CVPR 2016 和 ICCV 2017 的 Oral 論文(1-4% 錄取率)

      時間:9 月 2 日(周六)11:00

      地點:掃海報二維碼 & AI 研習社微信群

      本期提綱

      在這篇論文里,作者提出了一種全新的不基于 GAN 的生成圖像方法,該方法可以生成逼真的百萬像素圖像,而只用了一個端到端的神經網絡。給出一個語義布局圖,該算法可以生成對應的圖像。該技術可以應用到游戲、電影、VR 和 AR 里生成逼真的圖像。

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      雷鋒公開課 | 斯坦福計算機博士陳啟峰解讀論文:級聯優化網絡生成逼真圖像

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