报告题目：交互式可视内容生成：从非结构化用户输入到可信结构化视觉生成

报告时间：7月14日（星期二）14:00（北京时间）

报告地点： 信息楼计算机广场报告厅

报告人： 苏万超

报告内容：

随着生成式人工智能技术的快速发展，交互式可视内容生成已成为计算机图形学、人工智能与人机交互交叉融合的重要研究方向，在智能设计、数字孪生、工业软件等领域展现出广阔的应用前景。作为连接生成式人工智能与真实设计系统的关键接口技术，交互式可视内容生成不仅能够帮助用户高效表达设计意图、降低专业内容创作门槛，还能够提升设计效率，推动数字内容生成由“自动生成”向“可控生成”和“人机协同生成”演进。然而，真实交互场景中的用户输入通常具有模糊性、非结构化和强主观性，使得现有生成模型难以准确理解用户意图并稳定生成高质量、可编辑的视觉内容。同时，训练数据与真实用户行为之间的分布偏移以及生成结果缺乏结构化表示，也进一步限制了生成模型在实际设计场景中的应用。因此，如何构建面向真实用户交互的可信视觉生成方法，实现非结构化输入与高维生成空间之间的稳定映射，并生成可编辑、可操作的结构化视觉内容，已成为交互式视觉生成领域亟待解决的重要研究课题。本报告围绕交互式可视内容生成中的用户输入建模与生成模型协同对齐问题，介绍申请人在交互式视觉生成领域的系列研究工作。最后，结合生成式人工智能的发展趋势，探讨交互式视觉生成技术在下一代智能设计系统与工业软件中的应用前景与未来挑战。

报告人简介：

苏万超，澳大利亚莫纳什大学 SensiLab博士后研究员，2021年毕业于香港城市大学并获博士学位，导师为傅红波教授。主要研究方向为计算机图形学与人机交互，重点关注交互式可视内容生成、生成式人工智能及其在智能设计领域中的应用。近年来，在ACM Transactions on Graphics (TOG)、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG)、International Journal of Computer Vision (IJCV) 等国际顶级期刊，以及 SIGGRAPH Asia、CVPR 等国际顶级会议发表论文多篇，相关研究成果获日内瓦国际发明展银奖、中国计算机学会优秀图形开源软件奖等多项奖励。现担任 SIGGRAPH Asia、Pacific Graphics 等国际会议技术论文委员会委员。致力于探索人工智能驱动的新型视觉创作范式，构建更加智能、直观、可信的视觉内容生成与设计工具。