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1.2 萬人朝圣 CVPR,華人學(xué)者奪最佳論文!Sora 舵手火爆演講成大型追星現(xiàn)場

新智元 2024/6/20 20:51:35 責(zé)編:問舟

一年一度 CVPR 最佳論文放榜了!剛剛結(jié)束開幕演講上,公布了 2 篇最佳論文、2 篇最佳學(xué)生論文、榮譽提名等獎項。值得一提的是,今年北大上交摘得最佳論文提名桂冠,上科大奪得最佳學(xué)生論文。

2024 年 CVPR 會議將在美國西雅圖拉開帷幕,根據(jù)官方的公告,本屆會議已經(jīng)成為 CVPR 歷史上規(guī)模最大、參與人數(shù)最多的一屆,截至 6 月 19 日,現(xiàn)場參會人數(shù)已超過 1.2 萬人。

此外,近年來的論文接收數(shù)量也水漲船高,共有 11532 篇提交論文,錄用率為 23.58%,比去年的 9155 篇論文多出了 2000 多篇。

由于開年 Sora 模型帶起的視頻生成的熱潮,今年 CVPR 接收論文數(shù)量最多的領(lǐng)域就是「圖像視頻的合成與生成」,緊隨其后的兩個領(lǐng)域分別是「多視角和傳感器的 3D」以及「人體:面部、軀體、姿勢、手勢和移動」。

從會議現(xiàn)場的照片中,也能肉眼感受到 CVPR 的熱烈程度。

揭秘 Sora 訓(xùn)練技巧

Sora 研究團隊的負責(zé)人 Tim Brooks 也在研討會上發(fā)表了演講,揭秘了 Sora 模型的一些訓(xùn)練技巧以及視頻生成模型未來的新功能。

演講中,Brooks 表示自己看好 Transformer 架構(gòu)的可擴展性,如果算力足夠,我們有望借此實現(xiàn)世界模擬器。

此外他也分享了一些訓(xùn)練模型的心得,比如不要為了某個特定任務(wù)去調(diào)整模型架構(gòu),而是先考慮讓數(shù)據(jù)適應(yīng)任務(wù)。

比如,Sora 在訓(xùn)練時的技巧就多與數(shù)據(jù)有關(guān),包括使用不同比例的圖像和視頻,以及搭配字幕訓(xùn)練。

有推特網(wǎng)友表示,Brooks 的演講堪比追星現(xiàn)場,都差點擠不進去。

當然,最重磅的還是 CVPR 在今天凌晨的大會開幕演講上。正式官宣了 2024 年最佳論文、最佳學(xué)生論文等大獎的得主。

該獎項每年都會表彰在計算機視覺、人工智能(AI)、機器學(xué)習(xí)(ML)、增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和混合現(xiàn)實(AR / VR / MR)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的頂尖研究。

今年,CVPR 從超過 11,500 篇論文提交中,選出了以下 10 篇最佳論文 —— 是 2023 年的兩倍之多。

最佳論文

題目:Generative Image Dynamics

作者:Zhengqi Li, Richard Tucker, Noah Snavely, Aleksander Holynsk

機構(gòu):谷歌研究院

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Li_Generative_Image_Dynamics_CVPR_2024_paper.pdf

在這項工作中,作者提出了一種從單張靜態(tài)圖片中建模自然振蕩動態(tài)效果的新方法。該方法能夠從單張圖片生成照片般真實的動畫,并顯著優(yōu)于現(xiàn)有的基準方法。此外,他們還展示了在多個后續(xù)應(yīng)用中的潛力,例如創(chuàng)建無縫循環(huán)或交互式圖像動態(tài)效果。

題目:Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation

作者:Youwei Liang, Junfeng He, Gang Li, Peizhao Li, Arseniy Klimovskiy, Nicholas Carolan,  Jiao Sun, Jordi Pont-Tuset, Sarah Young, Feng Yang, Junjie Ke, Krishnamurthy Dj Dvijotham, Katherine M. Collins, Yiwen Luo, Yang Li, Kai J. Kohlhoff, Deepak Ramachandran, Vidhya Navalpakkam

機構(gòu):,加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校,谷歌研究院,南加利福尼亞大學(xué),劍橋大學(xué),布蘭迪斯大學(xué)

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Liang_Rich_Human_Feedback_for_Text-to-Image_Generation_CVPR_2024_paper.pdf

在這項工作中,作者提出了第一個詳盡的用于圖像生成的人類反饋數(shù)據(jù)集。具體來說,他們設(shè)計并訓(xùn)練了一個多模態(tài) Transformer 來預(yù)測這些詳盡的人類反饋,并展示了一些改進圖像生成的實例。

這篇論文的共同一作分別是華南農(nóng)業(yè)大學(xué)校友 Youwei Liang、清華校友 Junfeng He、武大及港中文校友 Gang Li。

榮譽提名

題目:EventPS: Real-Time Photometric Stereo Using an Event Camera

作者:Bohan Yu, Jieji Ren, Jin Han, Feishi Wang, Jinxiu Liang, Boxin Shi

機構(gòu):北京大學(xué),上海交通大學(xué),東京大學(xué),國立情報學(xué)研究所

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Yu_EventPS_Real-Time_Photometric_Stereo_Using_an_Event_Camera_CVPR_2024_paper.pdf

題目:pixelSplat: 3D Gaussian Splats from Image Pairs for Scalable Generalizable 3D Reconstruction

作者:David Charatan, Sizhe Lester Li, Andrea Tagliasacchi, Vincent Sitzmann

機構(gòu):麻省理工學(xué)院,西門菲莎大學(xué),多倫多大學(xué)

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Charatan_pixelSplat_3D_Gaussian_Splats_from_Image_Pairs_for_Scalable_Generalizable_CVPR_2024_paper.pdf

最佳學(xué)生論文

題目:Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting

作者:Zehao Yu, Anpei Chen, Binbin Huang, Torsten Sattler, Andreas Geiger

機構(gòu):圖賓根大學(xué),圖賓根 AI 中心,上??萍即髮W(xué),捷克理工大學(xué)

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Yu_Mip-Splatting_Alias-free_3D_Gaussian_Splatting_CVPR_2024_paper.pdf

在這項工作中,作者提出了一種通過 3D 平滑濾波器和 2D Mip 濾波器改進 3D 高斯?jié)姙R(3DGS)的全新方法 Mip-Splatting,用于在任何尺度上進行無鋸齒渲染。該方法在分布外測試場景中顯著優(yōu)于當前最先進的方法,當測試采樣率與訓(xùn)練采樣率不同的時候,能夠更好地適應(yīng)分布外的相機姿態(tài)和縮放因子。

值得一提的是,論文的三位一作 Zehao Yu、Anpei Chen(陳安沛)、Binbin Huang,都是上??萍即髮W(xué)在讀或畢業(yè)生。

題目:BioCLIP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life

作者:Samuel Stevens, Jiaman Wu, Matthew J. Thompson, Elizabeth G. Campolongo, Chan Hee Song, David Edward Carlyn, Li Dong, Wasila M. Dahdul, Charles Stewart, Tanya Berger-Wolf,  Wei-Lun Chao, and Yu Su

機構(gòu):俄亥俄州立大學(xué),微軟研究院,加利福尼亞大學(xué)爾灣分校,倫斯勒理工學(xué)院

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Stevens_BioCLIP_A_Vision_Foundation_Model_for_the_Tree_of_Life_CVPR_2024_paper.pdf

在這項工作中,作者提出了 TREEOFLIFE-10M 和 BIOCLIP,分別是一個大規(guī)模多樣化的生物圖像數(shù)據(jù)集和一個用于生命之樹的基礎(chǔ)模型。研究表明,BIOCLIP 是一個強大的細粒度生物分類器,在零樣本和少樣本設(shè)置中有著出色的表現(xiàn)。

榮譽提名

題目:SpiderMatch: 3D Shape Matching with Global Optimality and Geometric Consistency

作者:Paul Roetzer, Florian Bernard

機構(gòu):波恩大學(xué)

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Roetzer_SpiderMatch_3D_Shape_Matching_with_Global_Optimality_and_Geometric_Consistency_CVPR_2024_paper.pdf

題目:Image Processing GNN: Breaking Rigidity in Super-Resolution

作者:Yuchuan Tian, Hanting Chen, Chao Xu, Yunhe Wang

機構(gòu):北京大學(xué),華為諾亞方舟實驗室

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Tian_Image_Processing_GNN_Breaking_Rigidity_in_Super-Resolution_CVPR_2024_paper.pdf

題目:Objects as Volumes: A Stochastic Geometry View of Opaque Solids

作者:Bailey Miller, Hanyu Chen, Alice Lai, Ioannis Gkioulekas

機構(gòu):卡內(nèi)基梅隆大學(xué)

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Miller_Objects_as_Volumes_A_Stochastic_Geometry_View_of_Opaque_Solids_CVPR_2024_paper.pdf

題目:Comparing the Decision-Making Mechanisms by Transformers and CNNs via Explanation Methods

作者:Mingqi Jiang, Saeed Khorram, Li Fuxin

機構(gòu):俄勒岡州立大學(xué)

論文地址:https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2024 / papers / Jiang_Comparing_the_Decision-Making_Mechanisms_by_Transformers_and_CNNs_via_Explanation_CVPR_2024_paper.pdf

此外,CVPR 的主辦方電氣和電子工程師學(xué)會計算機協(xié)會(IEEE Computer Society, CS),也正式宣布了模式分析和機器智能技術(shù)社區(qū)(TCPAMI)的獎項。

Longuet-Higgins 獎

該獎項授予那些經(jīng)得起時間檢驗的論文,2024 年的 Longuet-Higgins 獎表彰了 2014 年在 CVPR 上發(fā)表的最具影響力的論文。

2024 年獲獎?wù)撸篟ich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation(2014)

作者:Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik

機構(gòu):加利福尼亞大學(xué)伯克利分校,ICSI

論文地址:https://www.cv-foundation.org/ openaccess / content_cvpr_2014 / papers / Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf

在這項工作中,作者通過(1)標記圖像中不合理或與文本不匹配的區(qū)域,以及(2)注釋文本提示中被誤表示或缺失的詞語,來豐富反饋信號。

具體來說,他們在 1.8 萬張生成圖像(RichHF-18K)上收集了豐富的人類反饋,并訓(xùn)練了一個多模態(tài) Transformer 來自動預(yù)測這些反饋。

實驗結(jié)果展示了預(yù)測的豐富人類反饋可以用于改進圖像生成,例如,通過選擇高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來微調(diào)生成模型,或者通過創(chuàng)建帶有預(yù)測熱圖的掩碼來修補問題區(qū)域。

值得注意的是,這些改進不僅適用于生成反饋數(shù)據(jù)的模型(如 Stable Diffusion 變體),還可以推廣到其他模型上(如 Muse)。

年輕研究員獎

該獎項表彰在獲得博士學(xué)位七年內(nèi)對計算機視覺領(lǐng)域作出杰出研究貢獻的一到兩名研究人員。

2024 年獲獎?wù)撸篈ngjoo Kanazawa, Carl Vondrick

Angjoo Kanazawa 是加利福尼亞大學(xué)伯克利分校電氣工程與計算機科學(xué)系的助理教授,領(lǐng)導(dǎo) BAIR 下的 Kanazawa AI Research(KAIR)實驗室,并在 Wonder Dynamics 的顧問委員會任職。

此前,她在馬里蘭大學(xué)帕克分校完成了計算機科學(xué)博士學(xué)位,導(dǎo)師是 David Jacobs。之后,來到 UC 伯克利的 BAIR 做博士后研究,導(dǎo)師是 Jitendra Malik、Alexei A. Efros 和 Trevor Darrell。此外,還曾在 Google Research 擔(dān)任研究科學(xué)家。

眾所周知,我們生活在一個動態(tài)的 3D 世界中,人和動物不斷與環(huán)境互動。那么,我們該如何構(gòu)建一個系統(tǒng),從日常的照片和視頻中捕捉、感知并理解這個 4D 世界?又該如何從圖像和視頻的觀測中學(xué)習(xí) 4D 世界的先驗知識呢?

Angjoo Kanazawa 的研究方向涵蓋了計算機視覺、計算機圖形學(xué)和機器學(xué)習(xí),并致力于回答上面這些問題。

Carl Vondrick 是哥倫比亞大學(xué)計算機科學(xué)系的教授,研究方向主要集中在計算機視覺、機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用。

此前,他于 2011 年在加利福尼亞大學(xué)爾灣分校獲得學(xué)士學(xué)位,導(dǎo)師是 Deva Ramanan。之后,于 2017 年在 MIT 獲得博士學(xué)位,導(dǎo)師是 Antonio Torralba。此外,還曾在谷歌的機器感知團隊擔(dān)任研究科學(xué)家,并在 Cruise 擔(dān)任訪問研究員。

具體來說,他的研究通過訓(xùn)練機器觀察和與環(huán)境互動,旨在創(chuàng)建穩(wěn)健且多功能的感知模型。實驗室經(jīng)常研究如何利用大量未標記數(shù)據(jù)進行任務(wù)和模態(tài)遷移。其他研究方向包括場景動態(tài)、聲音和語言、可解釋模型以及機器人感知等。

Thomas Huang 紀念獎

該獎項于 2020 年設(shè)立,以紀念 Thomas S. Huang,他是其時代計算機視覺、模式識別和人機交互領(lǐng)域的杰出人物。該獎項旨在表彰和致敬在計算機視覺社區(qū)中長期服務(wù)、研究和指導(dǎo)的杰出個人。

2024 年獲獎?wù)撸篈ndrea Vedaldi

Andrea Vedaldi 是牛津大學(xué)工程科學(xué)系計算機視覺和機器學(xué)習(xí)專業(yè)的教授,同時擔(dān)任 VGG 小組的聯(lián)合負責(zé)人。

他主要研究計算機視覺和機器學(xué)習(xí)方法,目標是自動理解圖像和視頻的內(nèi)容,并且?guī)缀醪恍枰斯けO(jiān)督,特別關(guān)注語義和 3D 幾何。

此前,他在帕多瓦大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位,并在加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校獲得碩士和博士學(xué)位。

參考資料:

  • https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2024/News/Awards

  • https://x.com/skalskip92/status/1803181265581121752

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