2023年8月5日下午，由中国图学学会数字媒体专业委员会组织的“视觉生成式AI与图学领域应用”学术论坛在山东省泰安市如期召开。本次论坛作为第九届中国图学大会的分论坛，吸引了众多图学领域的专家、学生及爱好者参加，线下听众人数近70人。本次活动由中国图学学会理事、北京航空航天大学王宁副教授主持，共邀请了四位本领域的杰出专家学者作学术报告。

  中国图学学会理事、北京航空航天大学王宁副教授主持论坛

       首先，来自浙江大学的周晓巍研究员作了《体积视频的隐式神经表示与重建技术》的主题报告。报告阐述了三维体积视频是下一代沉浸式媒体的重要形式。传统的三维表示方法在表达能力与重建鲁棒性等方面存在局限。近年来，隐式神经表示方法的兴起为体积视频提供了新的技术途径，但在渲染效率、存储空间、采集成本等方面仍有局限。周晓巍研究员还介绍了在体积视频的隐式神经表示与重建方面的最新工作，并简要探讨未来的发展方向。

  浙江大学周晓巍研究员作报告

       其次，来自清华大学的刘烨斌教授作了主题为《基于NeRF的数字人生成技术》的学术报告。报告阐述了围绕真实人物对象的三维重建、运动捕捉和智能生成技术已成为构建现实世界和虚拟世界间的桥梁。报告围绕智能数字人的 3I 技术（即人的行为感知实现交互性、人的外观重建实现沉浸性、赋予人的思想实现创作性），分别介绍了报告人在人体运动捕捉、人体动态三维重建、人体视频高质量生成等方面的工作，涵盖了人体、人脸、人手相关的前沿研究。

  清华大学刘烨斌教授作报告

       第三，来自北京航空航天大学的杨鸿宇副教授作了《数字人脸合成技术及其应用》的主题报告。报告回顾了近年来在人脸合成方面取得的巨大技术进步。从计算机视觉的角度出发，介绍了报告人在人脸合成方面的工作，包括在2D人脸属性编辑、3D人脸几何表示、3D人脸表观纹理渲染等方面的探索。

  北京航空航天大学杨鸿宇副教授作报告

       最后，来自大连理工大学的雷娜教授作了题为《Geometric view of optimal transport for explainable AI》的报告。本报告从最优运输讲起，阐明了最优传输在深度学习的生成模型中起着重要作用；重点是解决深度学习中最优传输的几何变分方法。该框架通过Monge-Ampere方程的正则性理论发现GAN模型中模式崩溃的内在原因，并讨论了扩散模型等最新生成范式的进展。

  大连理工大学雷娜教授作报告

  会场

       每个报告结束后参会人员以提问的方式参与互动交流，现场讨论氛围热烈。现场听众与报告嘉宾进行了进一步的讨论交流。