讲者简介：朱军，清华大学计算机系博世AI教授、人工智能研究院副院长、IEEE/AAAI Fellow。2001到2009年获清华大学计算机学士和博士学位，之后在CMU做博士后和项目科学家，曾任卡内基梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习基础理论、高效算法及应用研究，在国际重要期刊与会议发表论文百余篇。担任顶级期刊IEEE TPAMI的副主编和编委，担任ICML、NeurIPS、ICLR、IJCAI、AAAI等国际会议的资深领域主席、地区联合主席、评奖委员会委员、研讨会主席等20余次。获陈嘉庚青年科技奖、中国科协求是杰出青年奖、第二届科学探索奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、CCF自然科学一等奖、ICLR杰出论文奖、ICME/IEEE CoG最佳论文奖等，入选国家高层次人才计划、MIT TR35中国先锋者以及IEEE Intelligent Systems评选的“AI’s 10 to Watch”。研制Vidu视频大模型，以及开源的“珠算”深度概率编程库和“天授”强化学习库。

报告题目：扩散模型：不止于高维数据生成

报告摘要：生成式模型（AIGC）发展迅速，扩散概率模型是AIGC的关键技术之一，在跨模态的文图生成、3D生成、视频生成等方面取得显著进展。该报告将介绍基于扩散模型的高维数据生成，包括扩散概率模型的基础理论和高效算法、大规模多模态扩散模型、3D生成和视频生成等内容。最后，还会介绍基于预训练扩散模型的鲁棒分类以及利用扩散模型的离线强化学习等内容。