kèo bóng đá đức sẽ đóng vai trò là nhà tài trợ bạch kim cho Visual Computing 2025 (VC2025)

CyberAgent Co, Ltd sẽ hoạt động từ ngày 7 tháng 9 (Chủ Nhật) đến ngày 10 tháng 9 (Thứ Tư), năm 2025
 

Giới thiệu về máy tính trực quan 2025

Năm nay đánh dấu lần thứ 33 hội nghị chuyên đề này được tổ chức và là hội nghị chuyên đề lớn nhất ở Nhật Bản về đồ họa máy tính và các lĩnh vực liên quan, nơi các kỹ sư, nhà nghiên cứu và người sáng tạo tương tác xuyên ranh giới ngành và học viện

Tại Visual Computing 2025, CyberAgent Co, Ltd sẽ tổ chức một buổi thuyết trình, thuyết trình và triển lãm của nhà tài trợ
Tại triển lãm của công ty, kèo bóng đá đức dự định giới thiệu nghiên cứu của CyberAgent trong lĩnh vực đồ họa máy tính và thị giác máy tính cũng như các ví dụ về ứng dụng của nó vào các sản phẩm

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về nghiên cứu và phát triển của kèo bóng đá đức hoặc quan tâm đến thông tin tuyển dụng, vui lòng ghé thăm gian hàng của kèo bóng đá đức
Nếu bạn muốn tham gia


[Phiên được tài trợ]

Ngày giờ	Ngày 8 tháng 9 (Thứ Hai) 14:10 - 15:00
Tiêu đề	Các sáng kiến 3DGS x VirtualProduction tại CyberAgent
Loa	(AI Business Division AI Creative Div Computer Vision Engineer)
Tóm tắt	Trong Sản xuất ảo sử dụng màn hình LED lớn, kèo bóng đá đức sẽ giới thiệu những nỗ lực của mình trong việc tạo nền chiếu trên đèn LED bằng công nghệ AI tiên tiến (3DGS)

[Thuyết trình/chương trình thuyết trình được mời]
*

Ngày giờ	Ngày 9 tháng 9 (Thứ Ba) 10:45 - 11:40 Bài thi 2 (Tư thế/Chuyển động)
Tiêu đề	[15] Bộ thay đổi chuyển động: Chuyển đổi chuyển động tốc độ cao bằng cách sử dụng phương pháp học nội suy của mã lượng tử hóa
Tác giả	(Đại học Công nghệ Toyohashi/Nhà khoa học nghiên cứu nhóm đồ họa trong phòng thí nghiệm AI)
Tóm tắt	Nhiều công nghệ chuyển đổi dữ liệu chuyển động được đề xuất trong những năm gần đây không hỗ trợ xử lý trực tuyến theo thời gian thực Trong nghiên cứu này, kèo bóng đá đức giới thiệu lượng tử hóa vectơ để cải thiện hiệu quả tính toán trong chuyển kiểu dựa trên sự phân chia chuyển động theo thời gian và thay thế các khoảng tương tự, đồng thời đạt được việc chuyển và nhắm mục tiêu lại kiểu nhanh và chính xác mà không cần dựa vào máy biến áp hoặc mô hình khuếch tán Trong phương pháp đề xuất, để giải quyết vấn đề rời rạc làm suy yếu độ mượt và tính riêng lẻ của chuyển động, nó cho phép tái tạo chuyển động trơn tru bằng cách nội suy mã lượng tử hóa với hàm cơ sở xuyên tâm, đồng thời chuyển các đặc tính của phân bố thưa thớt của các hệ số nội suy để đạt được sự kết hợp linh hoạt và mạnh mẽ giữa dữ liệu với các đặc điểm khác nhau

 

Ngày giờ	Ngày 9 tháng 9 (Thứ Ba) 10:45 - 11:40 Bài thi 2 (Tư thế/Chuyển động)
Tiêu đề	[17] Khung dựa trên sự khuếch tán để tổng hợp tương tác giữa con người và vật thể thông qua việc tách rời tư thế-nắm bắt
Tác giả	Masaki Yoshioka (Đại học Waseda), ○Qi Feng (Viện nghiên cứu khoa học và kỹ thuật Waseda), Shugo Yamaguchi (Đại học Waseda),(CyberAgent), Shigeo Morishima (Viện nghiên cứu khoa học và kỹ thuật Waseda)
Tóm tắt	Tạo ra các tương tác thực tế, toàn thân giữa con người và đồ vật là một thách thức quan trọng trong việc tổng hợp hình ảnh, đặc biệt là trong việc đạt được khả năng cầm tay tự nhiên Các phương pháp hiện tại thường không mô hình hóa được tư thế cơ thể tổng thể và các chi tiết phức tạp của việc tiếp xúc với vật thể bằng tay kèo bóng đá đức đề xuất một khung dựa trên sự khuếch tán nhằm giải quyết hạn chế này bằng cách tách thế hệ thành hai giai đoạn: tạo tư thế toàn cầu và sàng lọc nắm bắt cục bộ Giai đoạn đầu tiên ước tính một tư thế toàn thân hợp lý bằng cách sử dụng hình học đối tượng và các thông số đã học Ở giai đoạn thứ hai, mô-đun chuyên biệt sẽ tinh chỉnh sự tương tác giữa tay và vật thể để đảm bảo tính hợp lý về mặt vật lý Để khắc phục tình trạng khan hiếm dữ liệu, kèo bóng đá đức xây dựng một tập dữ liệu tổng hợp quy mô lớn với các chú thích 3D chính xác, được nâng cao thành hiện thực quang học bằng cách sử dụng khuếch tán Các thử nghiệm đã xác thực cách tiếp cận của kèo bóng đá đức, cho thấy nó đã tạo ra thành công các tương tác vật lý và đa dạng giữa con người và vật thể, đồng thời vượt trội hơn các phương pháp tiên tiến hiện tại trên nhiều đối tượng khác nhau

 

Ngày và giờ	Ngày 10 tháng 9 (Thứ Tư) 10:55 - 11:50 Buổi viết bài 6 (Tạo/Chỉnh sửa hình ảnh)
Tiêu đề	[30] Học chỉnh sửa hình ảnh trong ngữ cảnh có thể xử lý các cặp hình ảnh tham chiếu không khớp về mặt cấu trúc
Tác giả	Shigeru Kuriyama (Đại học Công nghệ Toyohashi/Nhà khoa học nghiên cứu nhóm đồ họa trong phòng thí nghiệm AI)
Tóm tắt	Trong những năm gần đây, ``học tập bằng hình ảnh trong ngữ cảnh'' đã thu hút sự chú ý, trong đó một mô hình được cung cấp một cặp hình ảnh tham chiếu cho thấy những thay đổi trực quan và những thay đổi tương tự được áp dụng cho các hình ảnh khác mà không cần đào tạo lại mô hình Nghiên cứu trước đây đã đạt được khả năng chỉnh sửa hình ảnh học tập trong ngữ cảnh trực quan bằng cách áp dụng trực tiếp mô hình tổng quát được đào tạo trước bằng cách điều khiển mối quan hệ chú ý của cơ chế tự chú ý Tuy nhiên, cần có các ràng buộc khớp cấu trúc nghiêm ngặt đối với các cặp hình ảnh tham chiếu, khiến việc thu được các cặp như vậy trở nên không thực tế Phương pháp đề xuất bổ sung và truyền các thông tin tương tự trong cơ chế tự chú ý của ảnh cần chỉnh sửa dựa trên sự tương ứng ngữ nghĩa giữa các ảnh tham chiếu, giúp đưa ra hướng dẫn chỉnh sửa bằng các cặp ảnh tham chiếu không khớp về cấu trúc Hơn nữa, kèo bóng đá đức đã giới thiệu hình ảnh mặt nạ để áp dụng chuyển đổi tính năng cục bộ cho khu vực chỉnh sửa do người dùng chỉ định và cũng sử dụng một phương pháp để kiểm soát hành vi tự chú ý Các thử nghiệm so sánh trên nhiều tác vụ xử lý hình ảnh đã chứng minh tính hiệu quả và tính linh hoạt về mặt hình ảnh của phương pháp của kèo bóng đá đức

[Triển lãm tài trợ]  

Ngày và giờ	Ngày 8 tháng 9 (Thứ Hai) đến ngày 10 (Thứ Tư) Sảnh tầng 1 của Trung tâm Hội nghị Quốc tế Đại học Waseda
Tóm tắt	Giới thiệu hồ sơ công ty, thông tin R&D và tuyển dụng từng bộ phận Các nhà khoa học nghiên cứu, kỹ sư và nhân lực sẽ có mặt tại gian hàng vào ngày diễn ra sự kiện

  

＜Các liên kết liên quan＞

Trang web chính thức của VC2025:
Blog nhà phát triển:
Trang web chính thức của Phòng thí nghiệm AI:
Trang web của nhóm Đồ họa AI Lab: