本期为TechBeat人工智能社区第518期线上Talk！

北京时间8月2日(周三)20:00， 新加坡国立大学博士生—施宇钧的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “DragDiffusion-基于扩散模型的关键点拖拽图片编辑”，他为大家介绍了DragDiffusion算法背景、动机、意义并对该工作的一些技术细节进行了详细的分析。

Talk·信息

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主题：DragDiffusion-基于扩散模型的关键点拖拽图片编辑

嘉宾：新加坡国立大学博士生—施宇钧

时间：北京时间 8月2日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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对图片灵活而精准的编辑是一个富有挑战性的课题。最近的一篇工作DragGAN提出了一个优雅的图片编辑框架：基于关键点拖拽的图片编辑。虽然DragGAN展示了极为惊艳的结果，但受限于GAN的表达能力，其可用范围受到了极大的约束。

为尝试解决这一问题，我们提出了一个名为DragDiffusion算法，将“Drag”编辑拓展到扩散模型上。借助大规模预训练的扩散模型，我们大大提高了这种编辑框架的实用性。同时，我也将对该工作的一些技术细节进行详细的分析。

Talk大纲

1、研究课题背景

2、研究课题动机及意义

3、方法效果展示与分析

4、方法介绍

5、方法技术细节的讨论与分析

Talk·预习资料

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DragDiffusion技术报告链接：

https://arxiv.org/abs/2306.14435

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2305.10973.pdf

DragDiffusion代码链接：

https://github.com/Yujun-Shi/DragDiffusion

DragGAN Talk链接：

https://www.techbeat.net/talk-info?id=788

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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施宇钧

新加坡国立大学博士生

施宇钧目前是新加坡国立大学三年级博士生，受陈延福（Vincent Y. F. Tan）老师指导。他本科毕业于南开大学计算机系，目前的科研方向集中于生成式模型及其在图片与视频中的应用。在此之前，他的科研课题主要集中于机器学习中的数据分布偏移（包括持续学习，联邦学习）。他的工作曾发表于ICLR，CVPR，NeurIPS，ICCV等机器学习与计算机视觉顶会。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=33412

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关于TechBeat人工智能社区

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