Bu hafta Snap, üretken yapay zeka, bilgisayarla görme ve artırılmış gerçeklik alanlarındaki önde gelen araştırmamıza ve ürün inovasyonumuza ışık tutmak için Bilgisayar Görüş ve Örüntü Tanıma Konferansı'na (CVPR) katılıyor.
Snap olarak araştırma konusundaki yaklaşımımız, cesur fikirleri çığır açan yeniliklere dönüştürmek ve ardından en son teknolojileri topluluğumuzun yaratıcılıklarını ifade etmek için kullanabileceği ürünlere dönüştürmektir.
Ar-Ge geliştirmelerimiz, Snapchat, AR geliştirme aracımızı Lens Studio, Spectacles ve hatta yeni AR Kurumsal Servislerimiz ve AR Mirrors genelinde Snap'in özelliklerini şekillendiriyor.
Bu yenilikçi ürünler, Snap'in dünyanın en büyük AR platformlarından biri olmasını sağladı: her ay 750 milyondan fazla kişi Snapchat kullanıyor, 300.000'den fazla AR oluşturucusu ve geliştiricisi Lens Studio'da AR deneyimleri oluşturdu ve işletmeler daha iyi iş sonuçları elde etmek için Sponsorlu AR reklamlarımızı ve AR Kurumsal Servislerimizi kullanıyor.
CVPR'de Snap'e Merhaba Deyin
Snap ekip üyeleri, bu yıl CVPR'de on iki makale, ve biri konferansta öne çıkan olmak üzere iki demo sunacak. Bu yıl ekibimizin kaydettiği ilerlemelerin bir kanıtı olan %70'lik makale kabul oranına ulaşmaktan heyecan duyuyoruz.
İşte CVPR'deki en iyi beş Snap oturumu (kaçırmak istemezsin!):
20 Haziran Salı
DiscoScene: Kontrollü 3D'ye Duyarlı Sahne Sentezi için Mekansal Dağılımlı Üretken Parlaklık Alanları
Yinghao Xu, Menglei Chai, Zifan Shi, Sida Peng, Ivan Skorokhodov, Aliaksandr Siarohin, Ceyuan Yang, Yujun Shen, Hsin-Ying Lee, Bolei Zhou, Sergey Tulyakov
16:30 - 18:30 | #26
Bu çalışma DiscoScene'i sunar: yüksek kaliteli ve kontrol edilebilir sahne sentezi için 3D'ye duyarlı üretken bir model.
Denetimsiz Volumetrik Animasyon
Aliaksandr Siarohin, Willi Menapace, Ivan Skorokhodov, Kyle Olszewski, Jian Ren, Hsin-Ying Lee, Menglei Chai, Sergey Tulyakov
16:30 -18:30 | #50
Bu makale, rijit olmayan deforme olabilen nesnelerin denetimsiz 3D animasyonu için yeni bir yaklaşım önermektedir. Yöntemimiz, nesnelerin 3D yapısını ve dinamiklerini yalnızca tek görüntülü RGB videolarından öğrenir ve bunları izlenebilen ve canlandırılabilen semantik olarak anlamlı parçalara ayırabilir.
3DAvatarGAN: Kişiselleştirilmiş Düzenlenebilir Avatarlar için Alanlar Arasında Köprü Oluşturma
Rameen Abdal, Hsin-Ying Lee, Peihao Zhu, Menglei Chai, Aliaksandr Siarohin, Peter Wonka, Sergey Tulyakov
16:30 -18:30 | #40
Bu katkı, sanatsal veri kümeleri üzerinde kişiselleştirilmiş sanatsal 3D avatarların oluşturulmasına, düzenlenmesine ve animasyonuna olanak tanır.
Etki: Gerçek Dünya Görsel Verileri için Etkili Açıklama Öğrenmek
Panos Achlioptas, Maks Ovsjanikov, Leonidas Guibas, Sergey Tulyakov
16:30 -18:30PM | #240
Bu çalışmada, belirli bir görsel uyarana verilen duygusal yanıtın arkasındaki mantığı ifade etmek için doğal dil kullanarak gerçek dünya görüntülerinin neden olduğu duygusal tepkileri keşfediyoruz.
21 Haziran Çarşamba
Mobil Cihazlarda Gerçek Zamanlı Nöral Işık Alanı
Junli Cao, Huan Wang, Pavlo Chemerys, Vladislav Shakhrai, Ju Hu, Yun Fu, Denys Makoviichuk, Sergey Tulyakov, Jian Ren
10:30 -12:30 | #10
Bu çalışmada, nöral işleme için mobil cihazlarda gerçek zamanlı olarak çalışan verimli bir ağ öneriyoruz.
Ekibimizle tanışmak, Lens Studio, Spectacles ve AR Mirror'ımızı denemek ve Snap'teki kariyer fırsatları hakkında daha fazla bilgi edinmek için #923 numaralı standı ziyaret edin.
Snap Ekibine Katıl
Makine öğrenimi, bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme alanlarında uzmanlaşmış yetenekli araştırmacıları, mühendisleri ve stajyerleri işe alıyoruz. Snap'teki güncel ve gelecekteki bilgisayarlı görme ve makine öğrenimi rolleri hakkında sizinle iletişime geçilmesini istiyorsanız kaydolun veya careers.snap.com adresindeki tüm güncel tam zamanlı açık pozisyonlarımıza göz atın.
CVPR'de sizinle tanışmak için sabırsızlanıyoruz!
