기하학적 사전지식 기반 3D 재구성 / 비주얼 콘텐츠 생성

강연 1 (짧은 튜토리얼): 기하학적 사전지식 기반 3D 재구성. 인간은 세계를 인식할 때 와이어프레임, 방의 구조(레이아웃), 평면 같은 전체적인 기하 구조를 쉽게 파악하며, 이러한 사전지식(prior)은 3D 장면 재구성을 크게 용이하게 합니다. 이 튜토리얼에서는 기하 프리미티브 추출 방법, 기하 구조를 활용한 3D 재구성의 대표 연구들, 그리고 다양한 기하학적 사전지식 표현을 소개합니다.

강연 2 (토크): 기하학적 사전지식 기반 비주얼 콘텐츠 생성. 기존의 이미지·영상 생성 방법은 다시점(multi-view) 불일치와 비현실적인 아티팩트 문제를 자주 겪는데, 기하학적 정규화는 이러한 문제를 크게 완화합니다. 이 강연에서는 기하학적 사전지식에 기반한 비주얼 콘텐츠 생성과 객체·장면의 3D 형상 생성 연구를 공유합니다.

연사

가오 성화(Shenghua Gao) 교수는 홍콩대학교 컴퓨팅·데이터과학부 부교수입니다. 연구 분야는 3D 재구성, 이미지 생성, 영상 이해를 아우르며, 120편 이상의 논문을 발표해 1만 4,800회 이상 인용됐습니다(H-index 51). NeurIPS, CVPR, ICCV, AAAI에서 영역 의장을 맡고 있습니다.