컴퓨터 그래픽스 여름학교

2024년 7월 9일(화) - 10일(수)

2024. 07. 09 (화)

2024. 07. 10 (수)

Towards High-Fidelity Text- and Image-to-3D Generation

강사: 김승룡 교수 (고려대학교)

최근 Diffusion Model과 NeRF 등 Computer Vision 분야의 생성 모델 발전에 따라 다양한 컴퓨터 비전 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 본 튜토리얼에서는 3D Generation 위한 다양한 요소 기술들에 대해서 논의를 진행한 후, Text-to-3D, Image-to-3D 분야의 동향과 기술들에 대해서 논의하고자 한다. 이를 통한 향후 관련 분야의 발전 방향에 대해서도 논의하고자 한다.

 

연사소개

▶2024-현재, 고려대학교 컴퓨터학과 부교수

▶2020-2024, 고려대학교 컴퓨터학과 조교수

▶2019-2020,스위스 EPFL 박사후연구원

▶2018-2019, 연세대학교 박사후연구원

▶2018           연세대학교 박사

▶2012           연세대학교 학사

Recent Trends in Radiance Field Reconstruction Methods

강사: 박재식 교수 (서울대학교)

이미지로 부터 3차원 모양과, 공간, 그리고 모습을 온전히 복원할 수 있는 Radiance Field는 최근들어 Neural Network를 활용한 간접적 표현 기법에서 Spherical Harmonics의 파라미터 혹은 Gaussian Parameter를 복원하는 직접적 표현 기법으로 발전하고 있다. 본 강연에서는 Radiance Field의 발전과정을 고찰하고, 최근 이루어지고 있는 경량화 기법, 빠른 렌더링 기법, 동적 물체의 표현, 그리고 언어 모델과의 결합을 수행하는 흥미로운 연구들을 소개한다. 

 

연사소개

▶2023-현재, 조교수, 컴퓨터공학부, 서울대학교

▶2019-2023, 조교수 및 부교수, 컴퓨터공학과, POSTECH

▶2015-2019, Research Scientist, Intel Labs

▶2011-2015, Ph.D. Degree, Electrical Engineering, KAIST

▶2002-2006, Master's Degree, Electrical Engineering, KAIST

Vision Foundation Model and Applications

강사: 김영민 교수 (서울대학교)

최근 다양한 Vision Foundation Model, Vision-language model, 그리고 Multi-modal model들이 발표되고 있고, 이를 활용하여 일반적인 성능을 가지는 기능들이 구현되고 있다. 본 강연에서는 다양한 Foundation Model을 구현하기 위한 Data 양, Loss function, Network architecture, Inference time, 성능 등을 점검하고 이를 활용한 다양한 사례를 소개한다. 후반부에서는 다양한 Foundation Model 중 3D 정보와 결합하였을 때 나오는 특성을 소개하고 이를 적용하기 위한 방법을 고민해본다.

 

연사소개

▶2023           University of California, San Deigo, Visiting Scholar

▶2019-현재, 서울대학교 전기정보공학부 조교수, 부교수

▶2016-2018, University of Texas at Austin, Visiting Researcher

▶2013-2019, 한국과학기술연구원 (KIST) 선임연구원

▶2006-2013, M.S./Ph.D. Stanford University

▶2002-2006, 서울대학교 전기공학부 학사