Proseminar

Proseminar

KICG: KI & Computergraphik

Inhalt und Zielsetzung

Auch im Bereich der Computergraphik haben eine Reihe von KI-Methoden Einzug gehalten, die sich mittlerweise as wichtige Verfahren und Werkzeuge etablieren. Ziel dieses Seminars ist es, verschiedene Verfahren kennenzulernen und zu verstehen, wie sie funktionieren; neben den Möglichkeiten sollen auch Grenzen und Gefahren untersucht werden.

Die Studierenden suchen sich eigenständig ein konkretes Thema aus, dass sie anfangs mit Prof. Müller abgestimmen. Dann bereiten sie einen Vortrag von 20 min und eine Ausarbeitung von 5-10 Seiten vor. Mögliche Themenvorschläge sind (eigene Themen sind herzlich willkommen):

  • Grundlagen der neuronalen Netze und CNNs, U-Net
  • Style Transfer, GAN, 3D GAN
  • Encoder, Decoder, Auto Encoder
  • Text to image: Diffusionsmodelle 2D und 3D, Latent Diffusion, Stable Diffusion,
  • MidJourney, Imagen, Dall-E
  • NeRF, RegNeRF, Mip-NeRF,
  • Gaussian Splatting
  • Digital humans

Organisatorisches

  • Modulnummer: 04FB1002

  • Klips: https://klips.uni-koblenz.de/v/156636

  • Maximale Teilnehmerzahl: 12

  • Das 1. Vortreffen fand statt am 15.02.2024 um 12:00 Uhr s.t. in F314.

  • Beim finalen Treffen am 10.4.2024 11:00 Uhr (B 013) wurden alle Themen vergeben.

Materialien

  • Optionales Latex Template für die Ausarbeitung. Dieses enthält Dokumentation und ein Beispieldokument

Anmeldung

Abgeschlossen.

Themen und Vorträge

17.6.2024 (10:00 Uhr)

Debe, Schneider: Einführung, Grundlagen der Neuronalen Netze, CNNs und U-Net

Deneri, Sonntag: Encoder, Decoder, Variational Autoencoder

24.6.2024 (10:00 Uhr)

Yalcin, Graf: GANs ud Style Transfer.

Hrazanek, Petry: NeRF und stable diffusion,

Prüfungsleistung

Seminarteilnehmende müssen eine schriftliche Ausarbeitung über deren Thema anfertigen. Die Abgabe erfolgt im PDF Format. Weitere Vorgaben zu Format gibt es nicht.

Die Vortragsdauer beträgt 20 Minuten und anschließend bis zu 10 Minuten Diskussion. Die Vortragsfolien können frei gestaltet werden.

Die Ausarbeitungen müssen spätestens am Freitag vor dem Vortrag per email abgegeben werden.

Vortrags-/Präsentationsnote:

  • Inhalt (u.a. erworbene Kenntnisse, Fähigkeit zur Vermittlung, Niveau)

  • Vortragsqualität

  • Folienqualität

Ausarbeitungsnote:

  • Inhalt (s.o)

  • Recherchequalität

  • Belege mit Quellen

  • Aufbau

  • Erscheinungsbild der Ausarbeitung

  • Zitierqualität

  • Literaturangaben