2024年9月21日至22日，“CCF-TCVRV大模型与3D AIGC讲习班”在山西省太原市成功举办。本次会议由中国计算机学会（CCF）主办，bwin必赢、CCF虚拟现实与可视化技术专委会承办。

讲习班现场大合影

本次讲习班汇聚了大模型与3D AIGC领域的专家、学者，共同探讨该领域的前沿技术与应用创新。参会者们在为期两天的学术交流中，深入探讨了大模型和3D AIGC技术在不同领域的潜在应用与技术挑战。

全体参会人员大合影

我院作为本次会议承办单位，派出数余名教师同学参加了大会，与来自全国各地的专家学者进行了深入交流。此次会议的成功举办，不仅展现了bwin必赢在大模型与3D AIGC技术领域的前沿创新，而且为bwin必赢与国内外其他高校间的学术交流与合作搭建了重要桥梁，同时提升了我校在该领域的国内外影响力。

我院与会教师及同学

bwin必赢院长赵涓涓在大会上致辞，她表达了对主办方、和承办方的感谢，并对远道而来的各位专家学者及参会代表们表示热烈欢迎，并且表示bwin必赢非常荣幸承办这次CCF系列讲习班。赵院长指出，3D AIGC技术在未来将具有广泛的应用场景，特别是在虚拟现实、增强现实以及智能制造等领域将发挥越来越重要的作用。她希望通过此次讲习班，促进不同领域的学者们在大模型与3D AIGC领域的深入交流与合作，推动技术的发展与创新。近年来，我院也一直跟随时代科技创新，聚焦人工智能、大数据等关键领域，我院对大模型与3D AIGC技术领域的研究也在不断跟进，并学习大模型与3D AIGC最前沿的技术， 强化产学研深度融合，培养具有国际视野和创新能力的高素质人才，推动技术创新与应用落地，为智能科技产业的发展提供坚实支撑，持续推动科技进步与社会发展，共创智能科技新未来。

赵涓涓致辞

在为期两天的讲习班中，多位大模型与3D AIGC 领域专家及青年学者围绕大模型与3D AIGC技术的发展现状、研究挑战和实际应用进行了精彩的专题报告。

清华大学穆太江研究员介绍了深度学习基础及基于国产深度学习框架计图(Jittor)的深度学习编程的核心技术。中国人民大学李崇轩副教授介绍了视觉扩散模型的前沿进展，包括高效采样、基础架构设计与训练等方面的理论、算法和应用，并简单探讨视觉生成模型的未来发展。中国科学技术大学张举勇教授介绍了虚拟数字人的快速重建、基于物理的动作与衣服驱动、多模态数字人编辑等方面的研究工作。北京理工大学梁玮教授介绍和展示了在语义驱动的场景感知动作生成领域的三项研究成果并探讨该领域未来的发展方向。上海交通大学晏轶超助理教授从数字人重建、生成、编辑等方向介绍数字人领域的进展并对数字人技术的发展趋势进行探讨。北京大学李胜教授介绍了基于神经网络的路径引导采样方法、神经辐射度方法等，并讨论基于神经网络的多种渲染方法的可行性。中国科学院计算技术研究所高林研究员介绍了如何通过线稿对一般的三维模型进行生成并进行局部可控的精确编辑建模。微软亚洲研究院杨蛟龙研究员讲解了从三维对抗生成模型到扩散模型的探索。国防科技大学徐凯教授报告了多模态具身感知与交互跨智能体动态抓取技能学习，机器人主动三维场景图构建，未知场景物体目标导航，以及基于多模态 大模型的室内物品整理。浙江大学邹常青研究员介绍了三维场景内容人工智能生成方法的发展现状与挑战，以及未来可能 的研究趋势。

高林 研究员中国科学院计算技术研究所

李崇轩 副教授 中国人民大学

李胜 教授 北京大学

梁玮 教授 北京理工大学

穆太江 助理研究员清华大学

徐凯 教授 国防科技大学

晏轶超 助理教授 上海交通大学

张举勇 教授 中国科学技术大学

邹常青 研究员 浙江大学

在每场报告结束后，都会有热烈的互动与讨论环节。参会代表们针对大模型的训练效率、3D AIGC的技术落地等问题积极提问，与会专家对问题进行详细解答，并分享了各自在相关研究中的实践经验。讨论中，大家普遍认为，随着大模型与3D AIGC技术的快速发展，这些技术将在更多的应用场景中展现出广阔的前景。

未来，我院将继续举办或承办科技前沿学术活动，推动我院在大模型、3D内容生成与人工智能生成技术领域的深入研究与应用，发挥bwin必赢的优势，深度科研创新，培养具有国际视野和创新能力的高素质人才，推动软件技术创新与应用落地，为数字内容产业的发展提供更多技术支持，从而推动国家科技进步与社会发展。