Computer Vision und Machine Learning
Ludwig-Maximilians-Universität (LMU)

Björn Ommer ist Professor an der LMU München, wo er die Arbeitsgruppe Computer Vision & Learning leitet. Er ist Mitglied im Bayerischen KI-Rat und Mitherausgeber der IEEE T-PAMI. Seine Forschungsinteressen umfassen das semantische Verstehen von und Suchen in Bildern, generative KI und visuelle Synthese, selbstüberwachtes Lernen von visuellen Metriken und Repräsentationen, sowie erklärbare KI. Darüber hinaus wendet er diese Grundlagenforschung in interdisziplinären Projekten in den Neurowissenschaften und den digitalen Geisteswissenschaften an. Seine Gruppe hat eine Reihe von generativen Ansätzen veröffentlicht, darunter Projekte, wie zum Beispiel „VQGAN“ und „Stable Diffusion“, die nun die Erstellung visueller Inhalte demokratisieren und bereits eine Fülle neuer Richtungen in der Forschung, Industrie, den Medien und darüber hinaus eröffnet haben: https://ommer-lab.com/research/latent-diffusion-models/press/

(Foto: Stefanie Loos/re:publica)