線上｜微軟亞洲研究院董悅：利用自增強學習訓練神經網絡生成材質紋理

本週我們會有三場線上活動（6月真的活動好豐富），其中週二和週四場都是由來自微軟亞洲研究院的研究員們來為大家帶來分享。今天預告的是週二場的，將由網絡圖形組的主管研究員董悅為我們帶來，而且話題也是特別有趣的。

在遊戲、影視、虛擬現實等多個領域，經常會涉及到對現實世界物體的再造。那麼怎麼樣才能把虛擬世界裡的東西造的跟現實世界一樣，看上去那麼逼真呢？材質紋理就是當中非常重要的一部分。董悅研究員所要帶來的這個分享就和材質紋理生成相關。

那麼如何能又好又快、在數據量又少的情況下的處理好這個問題呢？他們最近提出了一個叫自增強學習（self augmented learning）的方法，注意不是reinforcement learning那個增加學習哈。

活動信息

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主題：利用自增強學習訓練神經網絡生成材質紋理

地點：將門斗魚直播間

嘉賓介紹

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董悅

微軟亞洲研究院網絡圖形組主管研究員

2006年於清華大學自動化系本科畢業後，被清華大學高等研究院-微軟亞洲研究院博士生聯合培養計劃錄取，師從導師沈向洋教授學習計算機圖形學。博士期間在微軟亞洲研究院網絡圖形組實習。2011年畢業後加入微軟亞洲研究院網絡圖形組。

董悅的主要研究方向是計算機圖形學中的表觀建模方向，集中研究物體表面材質屬性的建模、採集、編輯和製造。

內容提要

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材質紋理的建模與生成是計算機圖形學中的重要話題，在遊戲、影視、虛擬現實等多個領域具有廣泛的應用。然而傳統的建模方式或需要複雜的設備，或需要大量的用戶交互，限制了紋理材質建模的應用。

另一方面，隨著人工智能和機器學習的發展，人們開始研究利用機器學習進行紋理建模，這時，缺乏訓練數據就成為最為首要的問題。

本次直播將圍繞著自增強學習（self augmented learning）訓練這一話題，具體講述如利用自增強學習，盡利用少量的標定數據，和大量的未標定數據一起，來訓練一個神經網絡，用來從單張照片來預測照片中材質的紋理材質屬性。

我們將具體講述自增強學習的基本概念，核心思想，以及訓練中需要注意的一些要點。同時，也會結合一些實例來分析自增強學習的效果。最後，還會對和自增強學習相關的一些先進的機器學習算法進行一些比較和討論。

報名方式

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特別提示：已經在將門各個技術社群中的小夥伴們不用再重複申請了，我們的所有線上分享都對群裡的小夥伴開放收聽。

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