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陈启峰人工智能生成图象技术未来或能取代电出世

2020/09/23 来源:汉中信息港

导读

陈启峰:人工智能生成图象技术,未来或能取代电影特效 | 35岁以下科技创新35人榜单人物专栏关于Innovators Under 35

陈启峰:人工智能生成图象技术,未来或能取代电影特效 | 35岁以下科技创新35人榜单人物专栏

关于Innovators Under 35 China榜单

自 1999 年起,《麻省理工科技评论》每一年都会推出“35岁以下创新35人”Innovators Under 35 China榜单,旨在于全球范围内评选出被认为最有才华、最具创新精神,和最有可能改变世界的 35 位年轻技术创新者或企业家,共分为发明家、创业家、远见者、人文关怀者及先锋者五类。2017年,该榜单正式推出中国区评选,遴选中国籍的青年科技创新者。新一届榜单正在征集提名与报名,截止时间2019年5月31日。详情请见文末。

陈启峰在中学时期就接触到了编程,从此他对计算机科学的热爱便一发不可收拾。

在回归香港科技大学后,陈启峰选择了多门计算机视觉课程,甚至包括一些研究生水平课程。终究他以22门计算机课程满分的傲人成绩毕业,获得了香港科技大学本科生科研冠军奖,还在2011年ACM-ICPC国际大学生编程总决赛中斩获金牌(全球第二名)

“他是我在科大过去十七年所见过的最杰出的本科生,”香港科技大学教授Chi Keung Tang对陈启峰给予了高度评价。

事实上,陈启峰在2012年发表的“KNN Matting” CVPR论文已取得了超过百次引用,是援用最多的自然图像抠图论文之一。这也是他科研初期的主要研究方向,其露出的是与众不同的粗黑弯眉。高挑的眉形中讨论了将Alpha Matting推广最多图像层估算,并且不需要复杂的采样策略或限制性的典型色彩模型假定。他推导出了一种封闭形式的解决方案,使相干算法变得更加简单快速。

这也印证了陈启峰博士导师Vladlen Koltun的看法,“他是一位异常强大且富有洞察力的科研人员,总是能够切入问题的本质。”

在斯坦福大学攻读博士期间,陈启峰在图象合成与分解,三维重建,MRF优化和光流算法等方面取得了颠覆性成果,多篇论文被ICCV和CVPR连续多年收录并选为口头报告。他的很多研究成果甚至了传统解决方案,在业界引发轰动。

回归问题本质,剥离所有复杂性并找出简单优雅的解决方案,是陈启峰最显著的研究特点。

其中一个例子是,陈启峰将MRF优化应用于三维表面的非刚性匹配问题(nonrigid registration)这两个看似完全不同领域,却被他起来,通过重新思考一个被其他研究人员所忽视的经典公式算法,颠覆了非刚性图像匹配过去十年的研究成果—算法精确度提高了三倍,远超现有模型,业界后续的研究工作也因此转变。

以此为核心,他提出了多个创新性研究课题,研究如何利用深度学习革新图像处理算法,比如在极端黑暗的环境中生成高质量的图像,和在给定某场景语义布局的情况下,计算机是否能够生成准确描绘此场景的图像?这些图象是否能够做到以假乱真的地步?更进一步讲,机器是否具有想象力?是不是可以自动创建动画?

陈启峰对此十分自信,“我的研究显示,答案是肯定的。”他启发性地首预计助养金额为3005.4万元。 今年一季度创基于多个分辨率倍增模块的级联优化网络,能够以200万像素的分辨率合成高分辨率图象,相关论文被ICCV 2017和CVPR 2018收录并被选为口头报告。研究成果演示在网上广为流传,其表现有望开启和图像处理的新篇章。

除学术研究,陈启峰还以联合开创人和首席科学家的身份,创办了区块链直播平台Lino Network。他用顶尖的编程技术,帮忙搭建了去中心化直播平台的后端和。目前该平台已取得了超过2000万美元的融资,月活用户超过100万人,估值超过1.2亿美元。

陈启峰认为,对于科学研究而言,最重要的是提出一些具有启发性的想法,而不是直接拿来别人的成果。因此在他看来,以助理教授的身份重返香港科技大学,能够帮助他继续在计算机视觉领域深入探索,是继续推动人工智能技术创新和前沿发展的好机会。

陈启峰在颁奖典礼上的演讲

在DeepTech深科技公号(mit-tr)后台回复关键词“陈启峰”获得其现场演讲PPT(PDF版)

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正在报名

2019年《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”评选正在报名中,欢迎各位提名、报名参与!

本文相干词条概念解析:

图像

图象(Picture)有多种含义,其中最常见的定义是指各种图形和影像的总称。在理科的学习以及平常的学习或统计中,图像都是必不可少的组成部分,它为人类构建了一个形象的思维模式,有助于我们学习、思考问题。

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