本期为TechBeat人工智能社区第469期线上Talk！
北京时间1月5日(周四)20:00，字节跳动(北美) 计算机视觉与图形学软件工程师——桑燊的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “风格化3D虚拟形象的创建”，届时将探讨一种能够满足低成本和快速响应两点要求的自动化虚拟形象创建的方法。
Talk·信息
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主题：风格化3D虚拟形象的创建
嘉宾：字节跳动(北美)计算机视觉与图形学
软件工程师 桑燊
时间：北京时间 1月5日 (周四) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
点击下方链接，即可观看视频
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Talk·介绍
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近些年，随着Metaverse概念的兴起，市场上出现了越来越多的虚拟形象应用，比如Apple的Animoji, Snap的Bitmoji，Ready Player Me，以及今年刚推出的TikTok Avatars等。这些虚拟形象各自都有着非常丰富的素材库，为用户提供了很大的捏脸自由度，但同时也增加了用户的操作成本。同时因为各虚拟形象之间的风格差异巨大，很难有一套自动捏脸的解决方案能适应于所有风格。
我们这篇工作的出发点就是想要探索一种能够满足低成本和快速响应两点要求的自动化虚拟形象创建的方法。低成本指的是，我们希望该方法可以避免大量的数据采集和标准工作；而快速响应指的是，每当我们对一个系统进行更新或者有一个全新风格系统的出现，我们都可以快速给出一套解决方案。
Talk大纲如下：
1. 风格化Avatar创建相关的行业背景与难点
2. 相关的方向和一些过去的工作(人像风格化，人脸重建，游戏角色创建等)
3. 自监督Avatar创建方法与相关技术细节
4. 定性和定量结果分析与对比
5. 该课题的一些下游应用(定制化表情包生成，虚拟主播等)
6. 本文方法目前存在的一些局限性
Talk·预习资料
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https://arxiv.org/abs/1909.01064
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https://guoxiansong.github.io/homepage/paper/AgileGAN.pdf
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https://arxiv.org/abs/1912.04958
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https://arxiv.org/abs/1903.08527
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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桑燊
字节跳动(北美) 计算机视觉与图形学软件工程师
2020年硕士毕业于加州大学圣地亚哥分校。在读期间，主要研究方向为3D重建和neural relighting。一篇neural relighting与SVBRDF估计的文章被ECCV2020接收；是大规模室内场景重建数据集OpenRooms的主要贡献者之一，该工作被CVPR2021收录。
毕业后加入字节跳动北美AI-Lab(现智能创作部门)，主要参与视觉与图形学相关的技术探索和产品落地。现工作于智能创作部门的虚拟人小组，负责3D虚拟形象的算法研发工作。现主要支持TikTok Avatars的自动捏脸功能的研发，该功能已在大量国家和地区上线且拥有数百万用户。提出的风格化3D Avatar创建的算法AgileAvatar被SIGGRAPH Asia 2022接收。
个人主页：
https://ssangx.github.io/
-The End-
关于TechBeat人工智能社区
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