中国三维视觉大会(China3DV 2023)将于4月21日举办

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中国三维视觉大会(China3DV 2023)将于4月21日举办

发布时间：2023-04-16 来源：中国图象图形学学会分享：

2023年中国三维视觉大会(China3DV 2023)将于2023年4月21-23日在北京友谊宾馆线下举办。本次会议由中国图象图形学学会(CSIG)主办，CSIG三维视觉专委会承办，清华大学、北京大学、中国科学院等高校院所协办，是国内三维视觉领域最高规格的学术研讨盛会，预计有1000人参会。本年度China3DV 2023包含主旨报告、海外学者论坛、NeRF技术前沿论坛、多模态与AIGC论坛、大模型与3DV战略论坛、数字人论坛、具身智能与机器人论坛、国家重大需求论坛、自动驾驶与空间智能论坛、青年学者论坛、杰出学生论坛、poster海报展示、大咖面对面、专委会年度会议及委员纳新等环节。主旨报告讲者为查红彬（北京大学）、Niloy Mitra（伦敦大学学院）和Gordon Wetzstein（斯坦福大学）。

2021年6月11-13日，第一届中国三维视觉大会(China3DV 2021)在厦门成功举办，邀请了600余位知名学者、高校师生和企业嘉宾共同参与。

会议日期：2023年4月21日至4月23日

会议地点：北京友谊宾馆

大会主页：http://www.csig3dv.net/（扫描下方二维码跳转）

讲者信息

报告信息

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查红彬

北京大学智能学院教授，机器感知与智能教育部重点实验室主任。主要从事计算机视觉与智能人机交互的研究，在三维视觉几何计算、三维重建与环境几何建模、传感器即时定位与地图构建等方面取得了一系列成果。出版学术期刊及国际会议论文350多篇，其中包括IEEE T- PAMI，IJCV, IEEE T-VCG, IEEE T-RO等国际期刊以及ICCV, ECCV, CVPR等国际学术会议论文150多篇。

报告题目：

动态视觉与SLAM：在线学习的途径

报告摘要：

三维视觉的一个主要任务是利用传感器视点的变化与成像几何的约束来实现三维场景的几何与结构重建。因此，伴随传感器移动的动态视觉与3D视觉的关系愈加密切，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping：即时定位与地图构建）技术再度成为3D视觉领域的研究热点。为了提高动态视觉系统在真实复杂场景中的应用能力，我们应充分强化视觉系统的环境自适应性，而在线学习方法是实现这一目标的有效途径。该报告将围绕基于在线学习的SLAM问题，介绍我们近来的一些想法和尝试，主要内容包括：面向自监督视觉里程计的序列对抗学习方法；具有在线自适应能力的自监督SLAM学习。

Niloy J. Mitra

Niloy J. Mitra 是伦敦大学学院计算机科学系和 Adob e Research 伦敦实验室的智能几何处理小组的负责人。他在 Leonidas Guibas 的指导下获得了斯坦福大学的博士学位。他目前的研究方向是为计算机图形学应用中面向高质量几何和外观的内容生成模型开发机器学习算法。 Niloy 获得了 2019 年 Eurographics 杰出技术贡献奖、2015 年英国计算机协会 Roger Needham 奖和 2013 年 ACM SIGGRAPH 重大新研究员奖。他于2021年当选Eurographics的会士，并于2022年担任SIGGRAPH技术论文主席。更多信息：http://geometry.cs.ucl.ac.uk。

报告题目：

Towards View-consistent and Photorealistic 3D Generation using Diffusion Models

基于扩散模型的视点一致性真实三维生成

报告摘要：

Diffusion models have recently emerged as the best approach for generative modeling of 2D images. Part of their success is due to the possibility of training them on millions if not billions of images with a stable learning objective. However, extending these models to 3D remains difficult for two reasons. First, finding a large quantity of 3D training data is much harder than for 2D images and in practice one has access to only tens of thousands of 3D training samples. Second, while it is conceptually simple to extend the models to operate on 3D rather than 2D grids, the associated cubic growth in memory and compute complexity makes this infeasible.We address the first challenge by introducing a new diffusion setup that can be trained, end-to-end, with only posed 2D images for supervision, and the second challenge by proposing an image formation model that decouples model memory from spatial memory. In this talk, I will also describe results using both synthetic and real data, and also discuss how we can extend these models to produce high-quality photorealistic outputs. I will also discuss relative merits of diffusion models wrt GAN-based approaches.

扩散模型最近成为二维图像生成建模的最佳方法。他们成功的部分原因在于有可能以稳定的学习目标对数百万甚至数十亿张图像进行训练。然而，由于以下两个原因导致将这些模型扩展到 3D 仍然很困难。首先，寻找大量的 3D 训练数据比寻找 2D 图像要困难得多，而且实际上只能访问数万个 3D 训练样本。其次，虽然在概念上将模型从2D扩展到3D很简单，但相关的内存和计算复杂度的立方增长使得这样做在实际上难以实现。我们通过引入一种新的扩散设置来解决第一个挑战，该设置可以进行端到端的训练，仅使用2D 图像用于监督。此外，我们提出了一种将模型存储与空间存储解耦的图像表达模型来克服第二个挑战。在本次报告中，我还将展示使用合成数据和真实数据的结果，并讨论我们如何扩展这些模型以生成高质量的逼真输出。我还将讨论扩散模型与基于 GAN 的方法的相对优点。

Gordon Wetzstein

Gordon Wetzstein现任斯坦福大学电气工程和计算机科学专业副教授。他是斯坦福计算成像实验室负责人，同时也任斯坦福图像系统工程中心的联合主任。

Gordon Wetzstein分别于魏玛包豪斯大学和不列颠哥伦比亚大学获硕士和博士学位，并曾作为不列颠哥伦比亚大学的博士后学者。在计算机图形学与视觉、人工智能、计算光学和应用视觉科学的交叉领域中，Wetzstein教授的研究在下一代成像、可穿戴计算和神经渲染系统等方面均有广泛的应用。Wetzstein教授在Google Scholar中被引用超过15,000次。作为Optica的研究员，Wetzstein教授曾获若干奖项，包括NSF CAREER奖，Alfred P. Sloan奖学金，ACM SIGGRAPH重要新研究员奖，总统科学家和工程师早期职业奖（PECASE），SPIE早期职业成就奖，年度电子成像科学家奖，Alain Fournier博士论文奖，以及许多最佳论文和演示奖。

报告题目：

Efficient Neural Scene Representation, Rendering, and Generation

高效的神经场景表示、渲染与生成

报告摘要：

Neural radiance fields and scene representation networks offer unprecedented capabilities for photorealistic scene representation, view interpolation, and many other tasks. In this talk, we discuss expressive scene representation network architecture, efficient neural rendering approaches, and generalization strategies that allow us to generate photorealistic multi-view-consistent humans or cats using state-of-the-art 3D GANs.

神经辐射场和场景表示网络为逼真的场景表示、视角插值和许多其他任务提供了前所未有的能力。在本次报告中，我们讨论了富有表现力的场景表示网络架构、高效的神经渲染方法和泛化策略，这些策略使我们能够使用最先进的 3D GAN 生成逼真的多视图一致的人或猫.

2023/4/20	2023/4/21（聚英厅）	2023/4/22 (聚英厅)	2023/4/23 (聚英厅)
		8:30-9:00 开幕式&合影
	8:30-9:20 主旨报告1 Speaker：Gordon Wetzstein （斯坦福大学）	9:00-9:50 主旨报告2 Speaker：Niloy Mitra（伦敦大学学院）	8:30-9:20 主旨报告3 Speaker：查红彬（北京大学）
	9:20-9:30 茶歇	9:50-10:10 茶歇&Poster	9:20-10:00 茶歇&Poster&面对面
	9:30-12:00 海外学者论坛 (远程视频) Chair：弋力（清华）、周晓巍（浙大） Speaker：刘玲洁（宾夕法尼亚大学，线上） Speaker: 汤思宇（ETHZ，线上） Speaker：黄其兴（UT Austin，线上） Speaker：苏昊（UCSD，线上） Speaker：王申龙（UIUC，线上） Speaker：吴佳俊（斯坦福，线下）	10:10-12:10 3DV战略论坛 Chair：刘烨斌（清华）、章国锋（浙大） Speaker：陈宝权（北大） Speaker：童欣（微软） Speaker：杨睿刚（赢彻科技） Speaker：虞晶怡（上科大） Speaker：吴毅红（自动化所）	10:00-11:50 国家重大需求论坛 Chair：王程（厦大）、连宙辉（北大） Speaker：廖小罕（地理所） Speaker：张海瑞（航天一院） Speaker：朱家强（航空研究院） Speaker：肖振中（奥比中光） Speaker：刘利刚（中科大）
	12:00-13:30 午餐	12:10-13:50 午餐 & Poster & 面对面	11:50-13:30 午餐 & Poster & 面对面
14:00-18:00 注册	13:30-15:30 NeRF技术前沿论坛 Chair：于涛（清华）、许岚（上科大） Speaker：周晓巍（浙大） Speaker：高林（计算所） Speaker：戴玉超（西工大） Speaker：施柏鑫（北大） Speaker：楚梦渝（北大）	13:50-15:35 数字人论坛 Chair：高林（计算所）、张举勇（中科大） Speaker：许威威（浙大） Speaker：张举勇（中科大） Speaker：许岚（上科大） Speaker：刘利斌（北京大学） Speaker：杨蛟龙（微软） Speaker：刘烨斌（清华）	13:30-15:10 自动驾驶与空间智能论坛 Chair：杨睿刚（赢彻科技）、申抒含（自动化所） Speaker：杨必胜（武大） Speaker：王亮（百度） Speaker：章国锋（浙大） Speaker：代季峰（清华） Speaker：艾锐（毫末智行）
	15:30-15:45 茶歇	15:35-16:15 茶歇&Poster&面对面	15:10-15:20 茶歇&Poster
	15:45-18:00 多模态与AIGC论坛 Chair：朱毅鑫（北京大学）、李坤（天津大学） Speaker：朱毅鑫（北京大学） Speaker：刘子纬（南洋理工） Speaker：黄思远（北京通用人工智能研究院） Speaker：冯佳时（字节跳动） Speaker：刘洋（北京大学） Speaker：张博（MSRA）	16:15-18:00 具身智能与机器人论坛 Chair：徐凯（国防科大）、卢策吾（上海交大） Speaker：卢策吾（上海交大） Speaker：徐凯（国防科大） Speaker：刘华平（清华大学） Speaker：王鹤（北京大学） Speaker: 胡瑞珍（深圳大学） Speaker: 刘航欣（北京通用人工智能研究院）	15:20-16:20 青年学者论坛(上) Chair：戴玉超（西北工大）、郭裕兰（国防科大）
	18:00-19:00 晚餐	18:00-20:30 晚宴	16:20-17:00 茶歇&Poster&面对面
	19:00-22:00 学生论坛 Chair：韩晓光（港中文）、王鹤（北大）		17:00-18:00 青年学者论坛(下) Chair：戴玉超（西北工大）、郭裕兰（国防科大）
	19:00-21:00 专委会年度工作会议		18:00-18:10 闭幕式

铂金赞助：

金牌赞助：

银牌赞助：

欢迎您加入中国图象图形学学会成为学会会员！！！

会员费标准：

（1）学生会员：50元，一次注册，管到毕业；

（2）普通会员：200元/年。

学会会员在注册参加学会举办的所有会议（如China3DV，CCIG，ICIG，PRCV等）时都能享受不少于8折的注册费优惠。还有更多会员专属权益等着您。

入会流程：

1. 登陆中国图象图形学学会会员系统（http://membership.csig.org.cn/）或扫描如下二维码：

2. 点击“入会申请”，“推荐专委会”一栏请选择 “三维视觉专业委员会”，推荐人填写CSIG-3DV专委会主任陈宝权教授。

大会主席：	陈宝权、吴毅红、刘烨斌
执行主席：	刘烨斌
程序委员会主席：	申抒含、连宙辉、高林
组织委员主席：	武玉伟、杨佳琪、郭裕兰
Poster主席：	杨鑫、王雁刚
宣传主席：	孙琨、沈思淇、李坤
财务主席：	臧彧、刘泊宁
赞助主席：	刘烨斌、章国锋、徐凯