我承认时间紧迫，但我们确实需要对这些文章进行洗稿。我明白洗稿需要考虑新闻准确性和版权问题，所以我会尽量保持原文的相关性，同时增加新颖有趣的内容，以更好地吸引读者。
如今，计算机视觉领域的巅峰大会iccv 2023在法国巴黎盛大开幕，我有幸亲临现场见证最佳**奖的诞生。今年的最佳**奖可谓“神仙打架”，其中两篇**颠覆了文生图ai领域，引起了广泛关注。
首先，我要介绍的是获得最佳**奖的**之一，来自斯坦福的研究团队。他们提出了一种名为controlnet的模型，可以控制预训练的扩散模型生成细节。这项技术的核心思想是，在扩散模型的基础上增加一个额外的输入，可以是草图、边缘图像、语义分割图像、人体关键点特征等。通过这种方式，我们可以说“ai变成了画家”，它能够根据输入的不同生成具有细节的图像。研究团队通过对扩散模型进行复制和微调，使得模型能够在少量数据集上进行条件控制的训练。即使只有几万张**，经过训练的模型也能够产生出色的效果。controlnet的开源实现已经在github上获得了24k的星数，可见其受到了广泛的赞誉和关注。
另一篇获得最佳**奖的**来自多伦多大学的研究团队。他们提出了一种被称为passive ultra-wideband single-photon lmaging的成像技术。这项技术可以在极端时间尺度范围内对动态场景进行成像。与传统的单光子相机相比，这项技术不需要主动发送大量光信号，也能在光线非常稀少的情况下进行成像。该团队通过开发一种光流探测理论，以重建像素的时间变化光流，实现了在低光流条件下的被动自由运行的单光子波长探测器相机的成像。他们还进一步推导出一种傅立叶域光流重建算法，用于扫描时间戳数据中具有统计学显著支持的频率。这项技术不仅在成像效果方面取得了突破，还在非视域**采集和记录超宽带**方面展示了前所未有的应用潜力。
除了最佳**奖，meta的「分割一切」模型也获得了荣誉提名。这个模型不仅提出了当前最大的图像分割数据集，而且为此训练出了一个快速分割没见过的图像的模型。与以往的图像分割模型相比，这个模型在多个任务中表现出了出色的性能，成为了业界的标杆。目前，这个开源模型已经在github上获得了38.8k的星数，可见其在语义分割领域的重要地位。
在学生作品方面，google提出的「追踪一切」模型也引起了广泛关注。这个模型可以在任何地点同时对图像中的任意物体进行像素级追踪，具有极高的实用价值。该项目的第一作者是康奈尔大学的华人博士qianqian wang，目前正在ucb进行博士后研究。
此外，开幕式上还公布了由pamitc委员会成员捐助的特别奖项，以表彰对计算机视觉领域的贡献。其中包括亥姆赫兹奖、everingham奖、杰出研究者和rosenfeld终身成就奖。亥姆赫兹奖颁发给了meta ai的华裔科学家heng wang和google的cordelia schmid，以表彰他们在动作识别领域的重要贡献。everingham奖分别颁发给了google的samer agarwal、keir mierle和他们的团队，以及coco数据集的创建团队，以表彰他们在开源计算机视觉库和数据集方面的杰出工作。杰出研究者荣誉颁发给了德国马普所的michael black和约翰森霍普金斯大学的rama chellappa两位教授，以及来自mit的ted adelson教授获得了终身成就奖。
这届iccv 2023的**竞争非常激烈，共有8068篇**提审，其中只有约四分之一被录用。中国的**数量占据近10%的份额，不仅有来自高校的**，还有不少来自产业机构。商汤科技及联合实验室共有49篇**入选，旷视也有14篇**入选，可见中国在计算机视觉领域的研究实力。
让我们期待这些顶尖**的未来发展，它们必将为计算机视觉领域的进步做出重要贡献！你的**是否在今年的iccv 2023中获得了认可？请分享你的想法和看法。
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