参会人员签到
2025年5月26日下午，由深圳市人工智能学会主办的 CVPR 2025 深圳线下分享会在北京大学深圳研究生院会议中心顺利举行。本次活动由北京大学深圳研究生院信息工程学院、深圳市人工智能学会青年工作委员会和 IEEE 北大深研院学生分会承办，同时得到了OPPO公司的赞助支持。
张健博士主持分享会
本次活动共有151人报名参加，分别来自海内外18个高校和11家企业。本次活动由北京大学长聘副教授、深圳市人工智能学会青年工作委员会主任张健博士担任执行主席并主持，分为“学者报告”和“墙报展示”两个环节。
其中学者报告环节邀请到了三位专家学者就人工智能热点问题进行报告，分别是香港理工大学讲座教授、OPPO研究院AI科学家、Y-Lab主任、IEEE Fellow 张磊博士，香港城市大学计算机系副教授马柯德博士和北京大学信息工程学院助理教授袁粒博士。海报展示环节邀请到来自北京大学深圳研究生院、清华大学深圳国际研究生院、哈尔滨工业大学（深圳）、中山大学、深圳大学、香港科技大学、香港理工大学、沙特阿卜杜拉国王科技大学等9个单位的23篇优秀论文的作者分享他们在 CVPR 2025 录用论文的研究成果，内容涵盖扩散模型、多模态大语言模型、三维高斯重建、底层视觉、视觉检测等多个领域。
活动伊始，深圳市人工智能学会常务副理事长兼秘书长、北京大学深圳研究生院党委副书记、北京大学教授邹月娴博士致开场词。邹博士对本次活动成功举办表示祝贺，并对与会人员、组织者及赞助方表示感谢，强调由学会青年工作委员会主办的研享论坛旨在促进大湾区内AI及相关领域青年学者的深入交流与合作，已颇具影响力。邹博士同时介绍了学会自2019年成立以来的成就，包括设立奖项、论文评选、举办学术/精英论坛等，并鼓励师生通过学会公众号、网站加入学术圈，共同打造深圳市人工智能学术圈和平台，为推动人工智能技术赋能产业发展贡献力量。
邹月娴博士致词
接着，北京大学信息工程学院副院长、北京大学教授王荣刚博士为活动致辞。他强调分享会是学者间交流的重要形式，鼓励信息工程学院多多开办各类会议论文的分享会，促进良好的研究风气。他幽默风趣地以“钓鱼”和做研究作比，分享工作就好比钓上鱼时带来的正反馈，我们需要有这样的正反馈才会更有工作的动力。
王荣刚博士致辞
在学者报告环节，张磊博士从企业视角切入，介绍了Y-Lab实验室的研究方向、成果与未来展望。他提出，学术研究在手机端的落地是研究院的核心挑战之一，并针对手机影像的痛点问题和高频场景，抛出一系列待解决的关键议题，引发与会者思考。此外，他还展示了OPPO在手机影像领域的技术实力。
张磊博士进行报告
马柯德博士以“迈向可泛化的人脸伪造与生成内容检测”为主题，首先提出在当前进行AI人脸检测时我们应摒弃与Deepfake检测相同的真/假标签，转而采用更精准的“摄影拍摄”或“AI生成”分类标签。基于此，他分享了实验室在语义导向伪造检测、多任务联合嵌入、摄影元数据线索利用及双层优化框架等方面的最新成果，呼吁关注AIGC时代的人脸安全挑战。
马柯德博士进行报告
袁粒博士以“多模态原生统一模型建模与挑战”为主题，开篇抛出一个启发性问题：“多模态生成真的理解了吗？”随后，他通过剖析当前多模态理解与生成间的割裂现状，给出了自己的答案。他分享了自己关于如何实现生成和理解统一的原生框架的理解和判断，并介绍了自己团队在多模态理解与统一方面做出的工作，并展示了一些酷炫的demo。
袁粒博士进行报告
接下来则是线下墙报（Poster）展示环节。会议现场整齐排布着各个Poster展板，便于大家浏览学习。大家在享受茶歇的同时，就23篇论文内容与论文作者进行了面对面交流，对自己感兴趣的论文进行了解和提问，发表自己的见解和看法，场面十分热烈，气氛持续高涨。
墙报展示与互动
精美茶歇
然后来到了大家期待已久的幸运抽奖环节，现场由张磊博士抽取了1名幸运参会者，获得本次活动大奖——OPPO平板电脑一台，由其他嘉宾抽取了10位幸运参会者获得了北大随行水杯。
幸运抽奖
最后，来到了本次活动的表彰环节。首先上台的是墙报作者们，由张健博士给他们颁发了奖状和纪念品，以表彰他们平日一丝不苟地进行科研工作和在这次活动中的精彩表现。张健博士邀请本次活动的志愿者们上台合影，并为他们颁发证书。活动的顺利进行离不开背后辛勤筹备的他们，从活动报名、对接参会者到张贴海报、打印胸牌、准备茶歇、组织签到等，志愿者们做了大量的工作。
志愿者合照
本次 CVPR 2025 深圳线下分享会不仅为参与者提供了一次深入了解最最新学术成果的机会，也加强了学术界与产业界的沟通和合作。活动结束后，与会者纷纷表示，此次面对面的深入交流不仅拓宽了视野，更激发了新的研究灵感。深圳市人工智能学会将继续致力于搭建更多类似平台，推动青年学者的成长和大湾区人工智能科技的发展。
附：墙报展示论文列表：
标题：SkillMimic: learning basketball interaction skills from demonstrations
作者：Yinhuai Wang, Qihan Zhao, Runyi Yu, Hok Wai Tsui, Ailing Zeng, Jing Lin, Zhengyi Luo, Jiwen Yu, Xiu Li, Qifeng Chen, Jian Zhang, Lei Zhang, Ping Tan
单位：港科、宇树、清华、北大、IDEA、腾讯、CMU
讲者：王荫槐（港科）
标题：Binarized Mamba-Transformer for Lightweight Quad Bayer HybridEVS Demosaicing
作者：Shiyang Zhou, Haijin Zeng, Yunfan Lu, Tong Shao, Ke Tang, Yongyong Chen, Jie Liu, Jingyong Su
单位：哈尔滨工业大学、哈佛大学、香港科技大学（广州）
讲者：周诗洋（哈工大）
标题：iSegMan: Interactive Segment-and-Manipulate 3D Gaussians
作者：Yian Zhao, Wanshi Xu, Ruochong Zheng, Pengchong Qiao, Chang Liu, Jie Chen
单位：北京大学、鹏城实验室、清华大学
讲者：赵祎安（北大）
标题：OmniGuard: Hybrid Manipulation Localization via Augmented Versatile Deep Image Watermarking
作者：Xuanyu Zhang, Zecheng Tang, Zhipei Xu, Runyi Li, Youmin Xu, Bin Chen, Feng Gao, Jian Zhang
单位：北京大学
讲者：张轩宇（北大）
标题：OSMamba: Omnidirectional Spectral Mamba with Dual-Domain Prior Generator for Exposure Correction
作者：Gehui Li, Bin Chen, Chen Zhao, Lei Zhang, Jian Zhang
单位：北京大学、KAUST、香港理工大学、OPPO
讲者：李戈辉（北大）
标题：Vision-Language Gradient Descent-driven All-in-One Deep Unfolding Networks
作者：Haijin Zeng, Xiangming Wang, Yongyong Chen, Jingyong Su, Jie Liu
单位：哈尔滨工业大学、哈佛大学
讲者：王湘铭（哈工大）
标题：Acquire and then Adapt: Squeezing out Text-to-Image Model for Image Restoration
作者：Junyuan Deng, Xinyi Wu, Yongxing Yang, Congchao Zhu, Song Wang, Zhenyao Wu
单位：荣耀终端股份有限公司、深圳理工大学
讲者：邓钧元（荣耀）
标题：DropoutGS: Dropping Out Gaussians for Better Sparse-view Rendering
作者：Yexing Xu, Longguang Wang, Minglin Chen, Sheng Ao, Li Li, Yulan Guo
单位：中山大学、厦门大学、澳门大学
讲者：徐业兴（中山大学）
标题：Adversarial Diffusion Compression for Real-World Image Super-Resolution
作者：Bin Chen, Gehui Li, Rongyuan Wu, Xindong Zhang, Jie Chen, Jian Zhang, Lei Zhang
单位：北京大学、香港理工大学、OPPO
讲者：陈斌（北大）
标题：MG-MotionLLM: A Unified Framework for Motion Comprehension and Generation across Multiple Granularities
作者：Bizhu Wu, Jinheng Xie, Keming Shen, Zhe Kong, Jianfeng Ren, Ruibin Bai, Rong Qu, Linlin Shen
单位：深圳大学、诺丁汉大学、新加坡国立大学、中山大学
讲者：吴碧珠（深圳大学）
标题：End-to-End HOI Reconstruction Transformer with Graph-based Encoding
作者：Zhenrong Wang, Qi Zheng, Sihan Ma, Maosheng Ye, Yibing Zhan, Dongjiang Li
单位：深圳大学、悉尼大学、元戎启行、京东探索研究院
讲者：王桢荣（深圳大学）
标题：Embracing Collaboration Over Competition: Condensing Multiple Prompts for Visual In-Context Learning
作者：Jinpeng Wang, Tianci Luo, Yaohua Zha, Yan Feng, Ruisheng Luo, Bin Chen, Tao Dai, Long Chen, Yaowei Wang, Shu-Tao Xia
单位：清华大学、哈尔滨工业大学、深圳大学、香港科技大学、鹏城实验室、美团
讲者：王锦鹏（清华）
标题：AutoSSVH: Exploring Automated Frame Sampling for Efficient Self-Supervised Video Hashing
作者：NiuLian，JunLi，JinpengWang，RuishengLuo，YaoweiWang，Shu-TaoXia，BinChen
单位：哈工大，清华，鹏城实验室
讲者：连牛（哈工大）
标题：InstanceGaussian: Appearance-Semantic Joint Gaussian Representation for 3D Instance-Level Perception
作者：Haijie Li，Yanmin Wu，Jiarui Meng，Qiankun Gao，Zhiyao Zhang，Ronggang Wang，Jian Zhang
单位：北大，东北大学
讲者：李海杰（北大）
标题：Learning Compatible Multi-Prize Subnetworks for Asymmetric Retrieval
作者：Yushuai Sun，Zikun Zhou，Dongmei Jiang，Yaowei Wang，Jun Yu，Guangming Lu，Wenjie Pei
单位：哈工大，鹏城实验室
讲者：孙宇帅（哈工大）
标题：FaceBench: A Multi-View Multi-Level Facial Attribute VQA Dataset for Benchmarking Face Perception MLLMs
作者：Xiaoqin Wang，Xusen Ma，Xianxu Hou，Meidan Ding，Yudong Li，Junliang Chen，Wenting Chen，Xiaoyang Peng，Linlin Shen
单位：深大，西交利物浦大学，清华，香港理工大学，香港城市大学，中山大学
讲者：王小琴（深大）
标题：SMILE: Infusing Spatial and Motion Semantics in Masked Video Learning
作者：Fida Mohammad Thoker，Letian Jiang，Chen Zhao，Bernard Ghanem
单位：沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）
讲者：赵琛（KAUST）
标题：PMA: Towards Parameter-Efficient Point Cloud Understanding via Point Mamba Adapter
作者：Yaohua Zha，Yanzi Wang，Hang Guo，Jinpeng Wang，Tao Dai，Bin Chen，Zhihao Ouyang，Xue Yuerong，Ke Chen，Shu-Tao Xia
单位：清华，鹏城实验室，深大，哈工大，Meta
讲者：查耀华（清华）
标题：COB-GS: Clear Object Boundaries in 3DGS Segmentation Based on Boundary-Adaptive Gaussian Splitting
作者： Jiaxin Zhang, Junjun Jiang, Youyu Chen, Kui Jiang, Xianming Liu
单位：哈工大
讲者：张佳鑫（哈工大）
标题：Temporal Action Detection Model Compression by Progressive Block Drop
作者：Xiaoyong Chen，Yong Guo，Jiaming Liang，Sitong Zhuang，Runhao Zeng，Xiping Hu
单位：深大，粤港澳情感智能与普适计算联合实验室，深圳北理莫斯科大学，华南理工大学，北京理工大学
讲者：陈潇泳（深大）
标题：DashGaussian: Optimizing 3D Gaussian Splatting in 200 Seconds
作者：Youyu Chen，Junjun Jiang，Kui Jiang，Xiao Tang，Zhihao Li，Xianming Liu，Yinyu Nie
单位：哈工大，华为
讲者：陈宥羽（哈工大）
标题：VLMs-Guided Representation Distillation for Efficient Vision-Based Reinforcement Learning
作者：Haoran Xu，Peixi Peng，Guang Tan，Yiqian Chang，Luntong Li，Yonghong Tian
单位：中山大学，鹏城实验室，北大，哈工大
讲者：许浩然（中山大学）
标题：ProReflow: Progressive Reflow with Decomposed Velocity
作者：Lei Ke，Haohang Xu，Xuefei Ning，Yu Li，Jiajun Li，Haoling Li，Yuxuan Lin，Dongsheng Jiang
单位：清华大学，上海交通大学，华为，电子科大
讲者：柯磊（清华大学）
深圳市人工智能学会（Shenzhen Association for Artificial Intelligence，简称SAAI），是由深圳市人工智能科学与技术领域科技工作者和相关企事业单位自愿组成，依照国家有关法律法规登记的深圳市地方性、非营利性学术社团组织。中国科学院深圳先进技术研究院是SAAI理事长单位，北京大学深圳研究生院、清华大学深圳国际研究生院、哈尔滨工业大学（深圳）、南方科技大学、香港中文大学（深圳）、深圳理工大学、深圳大学、深圳技术大学、深圳职业技术大学、华为技术有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司、中兴通讯股份有限公司等21个高等院校、科研机构和高新技术企业为SAAI副理事长单位。SAAI积极推动专业委员会和工作委员会建设，现已成立十一个专业委员会：1) 机器人智能系统专业委员会；2) 自然语言理解专业委员会（Natural Language Understanding Professional Committee）；3) 智能金融专业委员会；4) 认知系统与智能信息处理专业委员会（Cognitive Systems & Intelligent Information Processing Professional Committee）；5) 法律人工智能专业委员会；6) 智慧空间专业委员会；7) 元宇宙专业委员会；8) AI伦理治理专业委员会（AI Ethics Governance Professional Committee）；9) AI红树林专业委员会（AI for Mangrove Professional Committee）；10) 智慧海洋专业委员会（Intelligent Ocean Professional Committee）；11) 大模型技术及应用专业委员会（Large Model Technology & Applications Professional Committee）；12) 自动驾驶专业委员会(筹)。以及五个工作委员会：1) 女性AI科技工作者委员会（Women in Artificial Intelligence Committee，简称WAIC）；2) 青年工作委员会；3) AI城市治理工作委员会；4) 财经人工智能工作委员会；5) 教育工作委员会（AI Education Committee，简称AIEC）。
SAAI作为非营利之产学研政投的科技服务公共平台，旨在以“持续推进人工智能前沿基础理论和前沿技术研究”，以及“大力推动中国新兴产业的可持续发展”，面向国家科教兴国战略愿景，确立了“学术高地、引领知识、赋能产业”三大核心价值。SAAI全力打造了一系列专业品牌活动，包括：“深圳人工智能奖”、“信息科技女性精英论坛 (Women’s Elite Forum of Information Technology, 简称WeFIT)”、“人工智能科普基地”、“深圳市优秀科技学术论文遴选”、“SAAI -产学研政投沙龙”、“SAAI -博士论坛”、“SAAI -高质量科技探索营”、“SAAI -青年研享论坛”、和“SAAI -新兴产业智库”等。依托丰富的专业资源与人才优势，SAAI积极开展国内外学术交流、科学普及、专业培训、学术出版、人才推荐、学术评价、成果鉴定、评优评奖、专家咨询、建言献策以及科技会展等工作；加速推动深圳市和广东省人工智能科研成果产业转化，助力我国新兴产业升级与新质生产力提升，吸引世界各地的人工智能人才、技术与资源，向深圳及广东聚集，提升深圳市在全国以及全球人工智能领域的技术标准制定权和产业降本增效影响力。
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