「AI新青年講座」將邀請世界頂尖AI研究機構(gòu)和大學(xué)的科研新青年，主講他們在計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的最新重要研究成果。
AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑，將可以幫助大家增進對人工智能前沿研究的理解，相應(yīng)領(lǐng)域的專業(yè)知識也能夠得以積累加深。同時，通過與AI新青年的直接交流，大家在AI學(xué)習(xí)和應(yīng)用AI的過程中遇到的問題，也能夠盡快解決。
「AI新青年講座」目前已完結(jié)201講；有興趣分享學(xué)術(shù)成果的朋友，可以與智東西公開課教研團隊進行郵件（class@zhidx.com）聯(lián)系。
基于生成對抗式網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network, GAN），除了能夠生成高分辨率、逼真的圖片之外，還能進行圖片個性化編輯、圖片動畫化等。但是，如何利用 GAN 進行視頻生成仍然是一個頗有挑戰(zhàn)的問題。當前基于GAN的視頻生成方法也有很多，比如MoCoGAN、MoCoGAN- HD、VideoGPT、DIGAN、LongVideoGAN、StyleGAN-V等。
然而如何有效并合理地建模時序關(guān)系，并能如何生成高質(zhì)量的任意長度（包括無限長）的視頻呢？在ICLR 2023上，來自香港中文大學(xué)、上海人工智能實驗室、螞蟻技術(shù)研究院以及加州大學(xué)洛杉磯分校的研究者提出了一個新的視頻生成方法StyleSV。
StyleSV采納了StyleGAN-V 的設(shè)計，并將其作為基準。針對不同跨度的時序關(guān)系：短時間（~5 幀）時序關(guān)系、中等長度（~5 秒）時序關(guān)系和無限長視頻生成，StyleSV也分別進行了細致的建模與改進。
StyleSV在三個數(shù)據(jù)集（YouTube Driving, Timelapse, Taichi-HD）上進行了充分的實驗，并充分對比了先前的工作。結(jié)果顯示，StyleSV在圖片質(zhì)量（FID）以及視頻質(zhì)量（FVD）上，都大幅度超越先前工作。同時，該工作也為基于 GAN 的視頻生成方向提供了一個簡單且有效的新基準。
4月7日晚6點，AI新青年講座第202講邀請到StyleSV一作、香港中文大學(xué)MMLab在讀博士章啟航參與，主講《基于GAN的任意長度高質(zhì)量視頻生成》。
講者
章啟航，香港中文大學(xué)MMLab在讀博士，合作導(dǎo)師為周博磊教授；研究方向圍繞embodied intelligence，包括場景生成與策略學(xué)習(xí)，已在TPAMI、ECCV、CORL、ICLR上發(fā)表多篇論文。
第202講
主 題
《基于GAN的任意長度高質(zhì)量視頻生成》
提 綱
1、視頻生成的研究及經(jīng)典方法概述
2、長視頻生成的難點
3、針對短時、中等以及長時間跨度視頻建模方法
4、GAN視頻生成的挑戰(zhàn)及展望
直 播 信 息
直播時間：4月7日18:00
直播地點：智東西公開課知識店鋪
成果
《Towards Smooth Video Composition》
https://arxiv.org/pdf/2212.07413
https://github.com/genforce/StyleSV
