【预告】CCF-MM走进高校@走进厦门大学

CCF多媒体专委会

 2025年04月27日 09:47 新加坡

CCF-MM走进高校系列活动

CCF@U:

CCF-MM走进厦门大学

时间：2025年04月29日 15:00

地点：厦门大学翔安校区信息学院1号楼108报告厅

讲者/报告信息

报告题目：大规模社交网络模拟器

报告摘要：社会模拟器是人文社科领域重点探索的关键大科学装置，可以为相关领域研究提供开放可重复的验证实验平台。最近两年，随着大模型驱动的多智能体技术发展，为社会模拟器研究提供了新的范式，并受到了广泛的关注。本报告将重点面向超大规模社交网络模拟这一前沿热点问题展开，介绍其研究范式与相关工作进展，探索如何借助多模态大模型技术层次化模拟大规模用户社交行为，构建复杂社交网络动态链接结构，进行高效信息交互与深度认知行为分析，并面向经济、舆论、认知决策等重点场景开展应用。

讲者简介：刘武，中国科学技术大学特任教授，博士生导师，入选国家级青年人才计划。在重要国际会议和期刊上发表论文 100 余篇，曾获得 IEEE T-MM、IEEE MM 和 IEEE ICME 等最佳论文奖，以及 CAAI 吴文俊人工智能科技进步特等奖、天津市科技进步特等奖、ACM 中国新星奖、中科院优秀博士论文奖等，入选了《麻省理工科技评论》亚太区“35 岁以下科技创新 35 人”，北京市科技新星计划，中关村论坛-AI100青年先锋，斯坦福全球前 2%顶尖科学家榜单等，并担任了 IEEE T-MM Associate Editor，IEEE ICME 2022 和 ACM MM Asia 2021 技术委员会主席，2025 年中国多媒体大会组织委员会主席，IET Fellow 评审委员会委员等。

报告题目：基于生成先验的图像超分辨

报告摘要：图像超分辨率技术在提升图像质量、挖掘细节信息方面具有重要价值。然而，传统方法在复杂退化条件下的恢复能力有限。近年来，扩散模型凭借其强大的生成能力为图像超分辨率带来了新的突破，但在实际应用中仍面临多种挑战。本报告围绕团队最近在扩散模型驱动的图像超分辨率领域的研究展开。包括扩散模型的恢复先验增强、DiT的双提示策略的图像恢复模型以及退化引导的单步扩散图像超分辨模型，重点解决扩散模型在图像超分辨上的，先验不足，视觉信息遗忘，推理步数多等难题。

讲者简介：任文琦，中山大学教授，博士生导师，国家优秀青年基金获得者。天津大学与美国加州大学Merced分校联合培养博士，从事计算机视觉与多媒体内容安全领域的研究。在CCF-A类期刊和会议长文发表学术论文80余篇（7篇ESI高被引论文，2篇热点论文），Google学术引用18000余次，入选2022/2023爱思唯尔中国高被引学者，全球前2%顶尖科学家榜单。多次担任CVPR、ICLR、AAAI等AI和CV领域重要学术会议的领域主席和高级程序委员会委员。主持国家自然科学优秀青年基金、联合重点项目，深圳市优秀科技创新人才培养项目，华为、腾讯等企业合作项目20余项。获中国计算机学会优博论文奖、吴文俊人工智能优秀青年奖、中国电子学会自然科学一等奖（2/5）、中国图象图形学学会自然科学一等奖（3/5）。

报告题目：受限场景下的视觉表示和多模态学习

报告摘要：得益于海量的标注数据和可学习参数，深度学习近年来取得了巨大的成功。然而在现实场景中，采集到的数据大多缺少标注或包含噪声，而人工标注耗费大量的人力物力，限制了相关算法在特定任务上的表现；同时移动边缘端计算资源有限，大模型的部署和应用具有挑战性。针对以上问题，本报告将深入探索标注数据和计算资源受限场景下的视觉表示和多模态学习，包括基于无监督学习和半监督学习的表示学习算法、基于多模态大模型的视频理解算法等，并结合具体应用进行介绍。

讲者简介：吴建龙，哈尔滨工业大学（深圳）教授、博导。本科毕业于华中科技大学，博士毕业于北京大学。主要研究方向为多模态学习和计算机视觉。近五年在TPAMI、NeurIPS和ICCV等顶级期刊和会议上发表论文40余篇，谷歌学术引用4000余次。担任CCF A类会议ICML、NeurIPS、CVPR和ACM MM领域主席，期刊TCSVT客座编辑，CCF多媒体技术专委会副秘书长。主持三项国家级项目，包括国家自然科学基金面上和青年项目等。荣获CCF A类会议SIGIR 2021最佳学生论文奖、2021年山东省科技进步一等奖、2023年山东省技术发明一等奖和2024年中国自动化学会自然科学一等奖等。

报告题目：视觉-语言多模态大模型高效推理与计算

报告摘要：视觉-语言多模态学习是当前学术界和工业界的研究热点，是大模型与物理世界连接的关键技术。近年来，视觉-语言多模态大模型研究取得了显著进展，但仍然存在泛化能力不足、模型结构冗余以及推理效率低等问题。本报告主要介绍了团队在多模态大模型高效推理与计算方面的研究进展，包括任务关联的多模态高效迁移学习、样本关联的多模态大模型动态推理以及基于信息去冗余的大模型推理加速等成果。最后，介绍团队在面向边侧应用的低延迟多模态大模型最新研究进展。

讲者简介：周奕毅，厦门大学信息学院/人工智能研究院双聘副教授、博士生导师，厦门市“双百计划”领军人才、厦门大学南强青年拔尖B类人才、小米学者。主要研究方向为视觉-语言高效多模态学习，在IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML等CCF 推荐期刊及会议发表论文50余篇，多篇论文被CVPR、ACM MM、ECCV等领域顶会评为口头报告文章（Oral Paper)。主持某对外科研协作重大项目课题、某科委重点工程、国自然基金、华为揭榜挂帅等军民口项目，并作为核心成员参加团队主持的科技创新2030、某科技委基础加强计划和某引导示范等多个人工智能重大项目。

执行主席

执行主席：曹刘娟

曹刘娟，厦门大学信息学院副院长，教授，博士生导师，长期从事计算机视觉、目标检测等人工智能领域前沿技术研究，以一作/通讯在TPAMI，IJCV，CVPR，ICCV等国际顶级期刊会议上发表论文60余篇，入选国家级青年人才项目，福建省杰青，AI华人女性青年学者，以第一完成人获2023年度厦门市科技进步一等奖、2020年度福建省科技进步一等奖，获2023年CSIG石青云女科学家奖、第二十八届运盛青年科技奖等荣誉。

承办单位简介

厦门大学信息学院（特色化示范性软件学院）于2019年6月由原信息科学与技术学院和原软件学院（国家示范性软件学院）合并组建而成。目前，学院下设人工智能系、计算机科学与技术系、软件工程系（软件工程中心）、信息与通信工程系以及电子信息国家级实验教学示范中心等教学实验单位，是全国首批“特色化示范性软件学院”建设单位。建有计算机科学与技术、信息与通信工程2个一级学科博士学位授权点和博士后科研流动站，智能科学与技术目录外博士二级学科，电子信息博士、硕士专业学位授权点，拥有1个国家级科研平台，3个部级科研平台和12个省级科研平台。

会场路线图

报名参会

本期CCF-MM走进高校活动的地点是厦门大学翔安校区信息学院1号楼108报告厅。本次会议不收取注册费，食宿差旅自理。

会议联系人

林建新，联系电话：18965196653