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CompVis：Ommer Lab，全称为“计算机视觉与学习研究组”（Computer Vision & Learning Group），隶属于德国慕尼黑大学（Ludwig Maximilian University of Munich, LMU）。该实验室由Björn Ommer教授领导，专注于计算机视觉与机器学习领域的基础研究，致力于开发能够理解和生成视觉数据的算法。

研究方向与成果

Ommer Lab的研究涵盖以下主要方向：

• 图像与视频理解：开发使机器能够理解和解释视觉数据的学习方法。
• 生成式模型：研究用于视觉合成的生成方法，包括潜在扩散模型（Latent Diffusion Models, LDMs）。
• 可解释的人工智能：探索可逆的深度模型，以实现对AI决策过程的解释。
• 深度度量与表示学习：研究用于度量学习和表示学习的深度学习方法。
• 自监督学习：开发无需大量标注数据的学习方法。

代表性项目：Stable Diffusion

Ommer Lab因其在潜在扩散模型（LDMs）方面的研究而闻名。该实验室开发的Stable Diffusion模型是一种高效的文本到图像生成模型，能够在保持高质量图像生成的同时，显著降低计算资源的需求。Stable Diffusion的发布标志着生成式AI技术的一个重要里程碑。

学术合作与影响力

Ommer Lab与多个学术机构和研究中心有着紧密的合作关系，包括：

• 慕尼黑大学艺术学院（LMU School of Arts）
• 慕尼黑大学数学、计算机科学与统计学院（LMU Faculty of Mathematics, Computer Science, and Statistics）
• 慕尼黑机器学习中心（Munich Center for Machine Learning, MCML）
• 欧洲人工智能实验室（European Laboratory for Learning and Intelligent Systems, ELLIS）
• 亥姆霍兹基金会（Helmholtz Foundation）

此外，Ommer Lab的研究成果在国际顶级会议和期刊上发表，如CVPR、NeurIPS、ICCV等，展示了其在计算机视觉和机器学习领域的领先地位。