主要观点总结
本文介绍了生成式人工智能(GenAI)在3D计算机视觉领域的迅速发展及其对多个领域的影响。为推动下一代技术和应用的新突破,多个国内外研究机构共同举办TPAMI特刊。特刊旨在发表关于高质量研究论文,涵盖主题包括但不限于各种三维生成模型的创新、表示方法、重建、动画和多模态的应用等。
关键观点总结
关键观点1: GenAI在3D计算机视觉领域的推动作用
生成式人工智能正在引领多个领域的技术变革,特别是在虚拟现实、增强现实等领域的应用。
关键观点2: TPAMI特刊的举办及详情
谷歌、西安交大等机构共同举办TPAMI特刊,旨在发表高质量论文,涵盖模式识别等领域,特刊投稿截止日期为2024年8月15日。
关键观点3: 特刊涵盖的主题
特刊涵盖的主题包括但不限于各种三维生成模型的创新和应用,包括从单一或稀疏视角的重建、多模态应用等。
关键观点4: 投稿指南和审稿程序
作者应按照TPAMI的官方指南准备稿件,所有论文将按照TPAMI的评审程序进行同行评审,稿件请提交至TPAMI官方投稿系统。
文章预览
生成式人工智能(GenAI)在3D计算机视觉领域的迅速发展,正在推动虚拟现实、增强现实、游戏和电影制作、计算机辅助设计以及新兴的元宇宙等多个领域的变革。为引领下一代3D生成式人工智能技术和应用的新突破,谷歌、西安交大、ETH、慕尼黑工大、斯坦福、CMU、西蒙弗雷泽大学、马克斯普朗克研究所、UC Merced等国内外多所研究机构共同举办 TPAMI 特刊“Generative AI in 3D Vision”,目前特刊已开发投稿,投稿截止日期为2024年8月15日。 特刊主页: https://genai3d.github.io/ 。 IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence (TPAMI)是计算机视觉与模式识别领域的顶级学术期刊之一,属于中科院一区,CCF-A,影响因子20.8。TPAMI 一直致力于发表高质量的研究论文,涵盖模式识别、机器学习、计算机视觉、图像处理等领域,在学术界有着杰出的影响力。 本特刊的
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