会前课程简介
作为大会的组成部分，Chinagraph 2022将在7月14日举办会前课程，为国内图形学领域的学生、教师和相关行业技术人员提供系统的主题内容讲授。欢迎参加。
课程列表
课程详情
课程1：计图框架入门与进阶
课程简介
深度学习框架是现代人工智能算法开发和应用的软件基础支撑，自主可控的深度学习框架是推动中国人工智能更好发展的必然要求。计图(Jittor)是国内首个由高校研制和开源的深度学习框架。Jittor框架创新地使用了元算子融合和动态编译技术，并提出“统一计算图”的思想，使得在多种任务性能上超越国外主流平台。本课程将带大家深入浅出，了解计图的基础使用，并且将针对图像生成、几何学习、纹理生成等领域，介绍基于计图的前沿科研进展.
课程大纲
- 计图框架介绍与零基础入门（40分钟）- 讲者：梁盾
- 计图几何学习与最新进展（40分钟） - 讲者：刘政宁
- 智能P图神器DeepFaceEditing（40分钟）- 讲者：陈姝宇
- 一种纹理三维模型生成网络TM-NET（40分钟）- 讲者：吴桐
主持人：刘政宁
讲者介绍
| 梁盾：现为清华大学计算机系助理研究员， 博士毕业于清华大学计算机系计算机图形学实验室，计图框架核心成员，研究方向为计算机图形学，深度学习，高性能计算。近年来在中国科学信息科学、CVPR、TOG、CVM等重要会议期刊上发表文章，曾获国际学生超算比赛冠军。 |  |
| 刘政宁：是清华大学计算机图形学实验室的在读博士研究生，主要研究方向为计算机图形学、三维计算机视觉，曾在ECCV、TVCG、CVM等会议期刊上发表文章。同时，他也是国产深度学习框架Jittor的核心成员。 |  |
| 陈姝宇：中国科学院计算技术研究所助理研究员，于2021年在中科院计算所获得博士学位，主要研究方向为智能计算机图形学，多篇论文发表于ACM SIGGRAPH\TOG、IEEE TVCG、Eurographics\CGF和IEEE VR。 |  |
| 吴桐：是中国科学院计算技术研究所的博士研究生，导师为高林老师。其研究方向为计算机图形学和三维计算机视觉，多项研究工作发表在ACM SIGGRAPH\TOG上。 |  |
课程2：神经辐射场（NeRF）基础及进阶
课程简介
本课程从介绍神经渲染和神经辐射场的基础知识开始，总结近期在神经辐射场上的一些前沿的探索工作，包括如何通过计图Jittor高效的训练NeRF，如何对神经辐射场的几何和外观进行编辑，如何将神经辐射场实用化进行商品重建。本课程将让大家对神经辐射场及一些相关研究和应用有一个较为全面的了解，为从事神经渲染或神经辐射场相关的研究打下一定的基础。
课程大纲
- 神经辐射场基础及几何编辑方法（40分钟）- 讲者：高林
- 基于计图的实时NeRF神经渲染（40分钟） - 讲者：杨国炜
- 基于神经辐射场的风格迁移（40分钟）- 讲者：袁宇杰
- 基于神经渲染的商品三维重建（40分钟）- 讲者：贾荣飞
主持人：高林
讲者介绍
| 高林：中科院计算所副研究员，博士生导师，研究方向为数字几何处理、计算机图形学、深度几何学习等，于清华大学毕业获得工学博士学位,曾在德国亚琛工业大学进行公派访问研究。在ACM SIGGRAPH\TOG, IEEE TVCG等期刊会议上发表论文50余篇，其入选北京市杰青，英国皇家学会牛顿高级学者，中科院青促会，中国科协青年人才托举工程，获得亚洲图形青年学者奖，中国计算机学会科学技术奖技术发明一等奖，中国仿真学会科技进步一等奖等奖励,并主持多项国家自然科学基金项目。 |  |
| 杨国炜：清华大学计算机系博士研究生，师从胡事民教授。主要研究方向为计算机图形学及计算机视觉，同时也是国产深度学习框架计图Jittor的核心开发者。 |  |
| 袁宇杰：中国科学院计算技术研究所博士研究生，指导教师为高林副研究员。研究方向为几何处理和几何学习，本科毕业于西安交通大学，获得理学学士学位。研究成果发表在ACM SIGGRAPH\TOG、CVPR上。 |  |
| 贾荣飞：阿里巴巴淘系技术3D人工智能算法负责人，北京航空航天大学计算机系博士毕业。目前专注于3D人工智能研究，实现了自动化商品三维重建，真实户型自动化布局生成及智能搭配生成，在3D技术与电商领域结合应用方面有许多经验，在NeurIPS、ICCV、KDD等学术会议发表多篇论文，曾获Chinagraph首届开源数据集奖。 |  |