4月16日，国际知名计算机图形学专家、ACM Fellow， Daniel Cohen-Or 教授和深圳大学副教授、博士生导师陆旻老师到访上海创智学院，为学院师生带来两场精彩报告。他们分别围绕“Advances in 3D Editing, Consistency, and Control”和“基于生成模型的视觉设计与抽象”展开分享。本次讲座由上海创智学院全时导师曹楠教授主持。

一、Advances in 3D Editing,Consistency, and Control

1.从会画图，到会“想象”立体世界

Daniel Cohen-Or提到，今天的生成式AI早已不只是“把图画漂亮”这么简单。更重要的变化是，AI正在从二维图像走向三维世界：给它一张图，它不只是生成一个画面，而是开始尝试理解这个物体从不同角度看应该是什么样。换句话说，AI正在从“会生成”走向“会理解空间”。

2.真正难的，不是生成，而是“可控”

在Daniel Cohen-Or看来，现在的AI编辑已经很强，但还远远不够“听话”。你让它“改一点”，它可能改过头；你让它“再少一点”，它又未必真能准确收回来。未来更重要的竞争，不是谁能生成最炫的结果，而是谁能让用户精准控制修改的幅度、方向和程度。AI不仅要会做，还要能被人稳稳地驾驭。

3.好模型不是靠“技巧”，而是靠更通用的学习

Daniel Cohen-Or谈到一个很有冲击力的判断：很多时候，真正赢到最后的方法，并不是塞进越来越多人工规则，而是依赖更大的数据、更强的训练和更通用的学习能力。与其把系统做得越来越复杂，不如让模型自己从大量样本中学会规律。这也是今天生成式AI持续进化背后最核心的逻辑之一。

二、基于生成模型的视觉设计与抽象

陆旻老师围绕“生成模型的视觉设计与抽象”这一主题，分享了在图形排布优化、风格迁移中的抽象表达，以及图像矢量化重建三个方面的最新工作。报告指出，AI生成图像不应只停留在“换颜色、换纹理”的表层模仿，更重要的是理解一种视觉风格背后的形状语言、抽象方式与结构组织，从而将现实图像重新表达为更具设计感和表现力的新作品。这样的探索所展现的，不只是生成模型“画得更像”的能力提升，更是让机器开始学习像设计师一样，对视觉内容进行提炼、重构与再表达。

在观众提问环节中，Daniel Cohen-Or和陆旻老师认真倾听现场师生的每一个问题，在轻松开放的交流氛围中给出真诚而富有启发性的回应，将整场活动的互动气氛推向高潮。

●Daniel Cohen-Or 简介

Daniel Cohen-Or是特拉维夫大学计算机科学学院教授，ACM会士。他于1985年以优异成绩获得本-古里安大学的数学与计算机科学双学士学位，1986年以优异成绩获得该校计算机科学硕士学位，并于1991年获得纽约州立大学石溪分校计算机科学博士学位。他曾担任多个国际期刊的编委会成员，以及多个国际会议的程序委员会委员。他于2005年获得欧洲图形学杰出技术贡献奖，2013年获中华人民共和国友谊奖，2015年被汤森路透评为高被引研究者，2018年获得ACM SIGGRAPH计算机图形学成就奖，2019年获得卡达尔家族杰出研究奖，2020年获得欧洲图形学杰出职业奖。他的研究兴趣涵盖计算机图形学，特别是合成、处理与建模技术。