报告题目：文生图模型中文本和图像表征的思考报告
报告人：王亚星 南开大学计算机学院副教授
报告摘要：
SD模型是一种依赖文本提示来生成图像的扩散模型，其核心优势在于能够精准描述目标图像的内容。不过，该模型在生成与文本语义高度一致的图像时存在一定的困难，并且推理过程相对缓慢。为应对这些挑战，本报告探讨优化文本嵌入的方法，通过移除不相关的信息来澄清复杂文本提示中主要对象之间的关系。此外，为了改善推理速度，本报告引入了特征共享机制，以减少处理时间并提高效率。
报告人简介：
王亚星，南开大学计算机学院副教授，博士生导师，入选海外高层次项目，南开“百名青年学科带头人培养计划”。西班牙巴塞罗那自治大学博士，曾在西班牙巴塞罗那自治大学从事博士后研究。研究方向为扩散模型、生成对抗网络、图像到图像翻译、迁移学习。在IJCV，CVPR，NeurIPS等期刊会议发表论文30余篇，谷歌学术引用3000余次。现担任Computers, Materials & Continua 期刊编委，ECCV Workshop 组织者，在国际顶级期刊和会议TPAMI、NeurIPS、CVPR、ICCV等多次担任期刊和会议审稿人。多模态语言翻译国际竞赛 (WMT16Multimodal Machine Translation challenge) 中 荣获第一名、2022 年粤港澳大湾区（黄埔）国际算法算例大赛（遥感目标检测赛道）亚军（2/116队伍）。主持国家自然科学基金青年项目。
报告时间：2025年8月25日（星期一）上午9:40
报告地点：吉林大学正新楼三楼报告厅
主办单位：吉林大学人工智能学院
