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“可控图像生成模型与个性化生成”
报告简介
基于深度神经网络的图像生成模型在近期受到了大量关注，以Stable Diffusion为主的文本可控图像生成模型，已经可以根据用户需求生成高质量图像。DreamBooth和LoRA等方法更是进一步满足了用户的个性化需求，只需要数十张图像，用户就可以训练一个能够生成个性化特征的模型。但收集几十张描述同一个概念的高质量图像并不容易，针对这个问题，我们提出了one-shot text-to-image generation系列方法，只需要一张图像就能让模型学会生成个性化的新概念，使用户能以更低的成本训练自己的生成模型。
个人介绍
董子毅，中山大学计算机学院2021级在读硕博连读研究生，导师：林倞教授。主要研究方向涉及多模态可控图像生成模型，神经网络对抗攻击与防御。在计算机视觉领域顶级国际会议ECCV发表一作论文 (Oral论文，接收率2.7%)，开源一套Diffusion代码工具包HCP-Diffusion。多次受邀担任 IEEE- TNNLS、NeurIPS、CVPR、ECCV等期刊和会议审稿人。
时间地点
本周六（4月22日）下午2点
东校园南实验楼E403
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