本期为TechBeat人工智能社区第572期线上Talk。
北京时间2月21日(周三)20:00，北京大学博士生—杨灵的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “扩散模型的算法创新与领域应用”，系统地介绍了他的团队基于扩散模型的算法创新与领域应用等相关工作所做的研究。
Talk·信息
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主题：扩散模型的算法创新与领域应用
嘉宾：北京大学博士生 杨灵
时间：北京时间 2月21日(周三)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
点击下方链接，即可观看视频！
Talk·介绍
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扩散模型以其良好的可控性和逼真的生成质量成为这两年来最火的生成模型之一，在各个领域都展现出优越的性能。然而，在一些复杂的条件生成场景下，如文生图、视频编辑以及药物发现等，扩散模型依然无法很好地应对。本次分享将介绍如何通过改进扩散模型算法、引入外部辅助（例如大模型）来提升扩散模型应对复杂条件生成的能力。
Talk大纲
1、扩散模型原理与应用介绍
2、复杂条件生成场景下扩散模型存在的问题
3、扩散模型算法改进-文生图、视频编辑：介绍NeurIPS 2023、ICLR 2024论文
4、扩散模型算法改进-药物发现：介绍ICLR 2024论文
5、扩散模型与大模型结合-文生图、图片编辑：介绍与Pika Lab、斯坦福联合推出的最新SOTA文生图方法RPG-DiffusionMaster
6、总结与展望
Talk·预习资料
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论文链接：
https://openreview.net/forum?id=wRhLd65bDt
论文链接：
https://openreview.net/forum?id=nFMS6wF2xq
代码链接：
https://github.com/YangLing0818/ContextDiff
论文链接：
https://openreview.net/pdf?id=qH9nrMNTIW
代码链接：
https://github.com/YangLing0818/IPDiff
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2401.11708
代码链接：
https://github.com/YangLing0818/RPG-DiffusionMaster
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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杨灵
北京大学在读读博士生
北京大学博士在读三年级，研究兴趣是生成式AI、扩散模型、AI for Science，一作发表10多篇ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR等顶会顶刊论文，目前担任TPAMI，ICML，NeurIPS，ICLR，KDD，AAAI等人工智能顶刊顶会审稿人。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=8345
关于TechBeat人工智能社区
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