邵天甲，浙江大学CAD&CG国家重点实验室百人计划研究员、博士生导师，获国家基金委优秀青年基金资助。之前在英国利兹大学（University of Leeds）担任Lecturer（终身教职）。本科毕业于清华大学自动化系，博士毕业于清华大学高等研究院，师从微软亚洲研究院副院长郭百宁教授。研究方向是计算机图形学，包括三维场景重建，数字人建模、3D AIGC等。已在计算机图形学和视觉的顶级期刊和会议（TOG, SIGGRAPH, TVCG, CVPR等）发表CCF-A类论文40余篇。他是ACM SIGGRAPH 2022/2023程序委员，CVM 2022程序委员会共同主席，现担任国际期刊《The Visual Computer》编委，中国电子学会虚拟现实分会秘书长。

郭建伟，北京师范大学人工智能学院教授。2016年博士毕业于中国科学院自动化研究所，主要研究方向为计算机图形学与虚拟现实。已在ACM SIGGRAPH/TOG、IEEE TPAMI、IEEE TVCG、CVPR等高水平期刊或会议发表论文80余篇，授权发明专利17项。主持多项国家自然科学基金项目及省部级科研课题，作为核心骨干参与国自然重点项目、科技部重点研发计划，主持企业委托项目9项。曾荣获10项学术奖励，包括入选中国科学院青促会会员、中国体视学学会青年科学技术奖、中国仿真学会优秀博士论文奖、CVMJ期刊年度最佳论文奖、中国图学学会科技进步二等奖等。

韩晓光博士，现任香港中文大学（深圳）理工学院和未来智联网络研究院助理教授，校长青年学者，目前担任未来智联网络研究院助理院长。他于2017年获得香港大学计算机科学专业博士学位。其研究方向包括计算机视觉和计算机图形学等，在该方向著名国际期刊和会议已发表论文60余篇，包括顶级会议和期刊SIGGRAPH（Asia）, CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ACM TOG, IEEE TPAMI等。他曾获得吴文俊人工智能优秀青年奖，广东省杰出青年基金资助，香港中文大学（深圳）青年科研奖。目前也担任CVPR2023，NeurIPS 2023以及CVPR2024领域主席。他的工作还曾两次获得CCF图形开源数据集奖（DeepFashion3D和MVImgNet），2019年和2020年连续两年入选计算机视觉顶级会议CVPR最佳论文列表（入选率分别为0.8%和0.4%），他也曾获得IEEE TVCG最佳审稿人提名奖。

课程题目：CAD参数模型的智能化生成

课程摘要：CAD参数模型是基于特征建模范式的现代CAD工具软件产生和接收的主要模型数据。基于人工智能的CAD参数模型自动生成将推动CAD设计智能化变革，实现从设计意图到设计模型的自动化与智能化，是当前CAD研究与探索的重要方向之一。本课程围绕CAD参数模型的智能化生成问题，对CAD参数模型的相关概念，基于Transformer、扩散模型以及大语言模型的CAD参数模型的生成，多模态反演与生成等学术研究前沿的主流方法进行讲解和讨论。

个人简介：周向东，复旦大学计算与智能创新学院（计算机科学技术学院）教授，博士生导师。数据库与海量信息处理实验室主任，中国图学学会专委会委员。科技部、教育部、上海市科委专家。长期担任计算机领域多个重要国际学术会议程序委员会委员。主要从事大数据与人工智能等领域的理论与应用研究。在海量数据管理、计算机视觉，工程数据管理（BIM/CAD与数字孪生）等领域获得良好的研究成果。已发表学术论文100余篇、专著1部。先后承担多项国家自然科学基金，国家重点研发课题等国家、省部级项目，及国内大型知名企业的各类科技合作项目二十余项。获得教育部自然科学二等奖、上海市科技进步二等奖、中国电子学会科技进步一等奖、华为优秀技术成果奖等。

课程题目：CAD模型的智能重建与生成

课程摘要：计算机辅助设计（CAD）是现代制造业的核心支撑技术，也是我国工业软件领域亟待突破的关键环节。CAD模型广泛应用于逆向工程、航空航天、虚拟现实与多物理场仿真等高端制造场景，具有重要战略价值。本课程围绕CAD模型的智能重建与生成问题，介绍 CAD 建模的典型表示方式，重点展示：快速鲁棒的CSG重建、基于几何约束的高一致性B-Rep重建、基于特征建模操作的CAD重建和生成、以及基于Transformer的高效网格生成等一系列前沿研究成果。

个人简介：全卫泽，副研究员，中国科学院自动化所多模态全重实验室，主要从事可视媒体智能生成、几何处理方面的研究。目前已在ACM TOG、IJCV、IEEE TIP、CVPR等期刊和会议发表论文30余篇。主持国自然重大子课题、中国科学院先导课题、国自然青年项目；主持/参与多项企业委托项目，部分成果应用于华为、腾讯、蔚来等企业。获得2023年度“陆增镛CAD&CG高科技奖”、 2021年度CCF-腾讯犀牛鸟科研基金“优秀专利奖”。担任国际期刊The Visual Computer编委。

课程题目：三维视觉内容生成

课程摘要：三维视觉内容生成的目的是基于文本和图像等提示，生成高质量、高保真度、多视角一致的三维对象表示。随着VR/AR、自动驾驶、具身智能等应用领域的发展，三维资产需求日益增加，利用生成的方式获得大量三维资产成为了重要的研究问题。本课程围绕三维视觉内容生成问题，对二维视觉大模型蒸馏、多视角生成重建、三维原生模型训练等生成范式进行讲解，并对学术研究前沿的方法和瓶颈问题展开讨论。

个人简介：段岳圻，清华大学电子系助理教授，博士生导师，研究方向为三维计算机视觉。以第一/通讯作者发表计算机视觉与模式识别领域IEEE汇刊和CCF-A类会议论文30余篇，入选中国科协青年人才托举工程项目，获2024年中国电子学会自然科学一等奖、2024年公安部科学技术奖一等奖、2020年中国人工智能学会优秀博士论文。主持科技部国家重点研发计划课题、国家自然科学基金青年项目、腾讯犀牛鸟专项基金、苹果公司委托合作技术项目等，作为项目骨干参与国家自然科学基金重点项目和联合基金重点项目。担任CVPR、ICCV、MM、ICLR等国际会议领域主席，中国计算机学会计算机视觉、人工智能与模式识别、多媒体技术专委会执行委员。