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加州: 清北中科大学霸,正在"统治"硅谷AI圈

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2013 年,Huiwen Chang 本科毕业于清华大学计算机系(姚班),后赴美国普林斯顿大学攻读计算机科学博士,研究方向聚焦于图像风格迁移、生成模型和图像处理,曾获微软研究院奖学金。




在加入 OpenAI 之前,她在 Google 担任高级研究科学家,累计工作超过六年,长期从事生成模型与计算机视觉研究,曾在 Google Research 发明 MaskGIT 和 Muse 文本生成图像架构。


早期的文本生成图像主要依赖扩散模型(如 DALL·E 2、Imagen),这些模型虽然生成质量高,但推理速度慢、训练开销大。而 MaskGIT 和 Muse 则采用了“离散化 + 并行生成” 的方式,大幅提升了效率。




MaskGIT 是非自回归图像生成的新起点,Muse 则是将这一方法推向文本图像生成的代表作。它们不像 Stable Diffusion 那样广为人知,但在学术与工程体系中,是非常重要的技术基石。


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