სპიკერებისა და მოხსენებების შესახებ დამატებითი დეტალები მოცემულია ქვემოთ: **დევიდ ჰა: კოლექტიური ინტელექტი და კრეატიული ხელოვნური ინტელექტი** დევიდ ჰა არის Stability AI-ის სტრატეგიის ხელმძღვანელი. მანამდე ის მუშაობდა Google-ში მკვლევარ მეცნიერად, იაპონიაში, Brain გუნდში. მისი კვლევითი ინტერესები მოიცავს კომპლექსურ სისტემებს, თვითორგანიზებას და მანქანური სწავლის კრეატიულ აპლიკაციებს. Google-ში გაწევრიანებამდე ის მუშაობდა Goldman Sachs-ში მმართველი დირექტორის თანამდებობაზე, სადაც იაპონიაში ფიქსირებული შემოსავლის სავაჭრო ბიზნესს თანახელმძღვანელობდა. მან ბაკალავრისა და მაგისტრის ხარისხები ტორონტოს უნივერსიტეტში მიიღო, ხოლო დოქტორის ხარისხი – ტოკიოს უნივერსიტეტში. **დევი პარიხი: Make-A-Video: დიფუზიური მოდელები ტექსტიდან ვიდეოს გენერაციისთვის ტექსტ-ვიდეო მონაცემების გარეშე** დევი პარიხი არის კვლევითი დირექტორი Meta-ს Fundamental AI Research (FAIR) ლაბორატორიაში და ასოცირებული პროფესორი ჯორჯიის ტექნოლოგიური უნივერსიტეტის ინტერაქტიული გამოთვლების სკოლაში. მას ეკავა მოწვეული პოზიციები კორნელის უნივერსიტეტში, ტეხასის უნივერსიტეტში ოსტინში, Microsoft Research-ში, MIT-ში, კარნეგი მელონის უნივერსიტეტში და Facebook AI Research-ში. მან მიიღო მაგისტრისა და დოქტორის ხარისხები ელექტრო და კომპიუტერული ინჟინერიის დეპარტამენტში კარნეგი მელონის უნივერსიტეტში, შესაბამისად, 2007 და 2009 წლებში. მისი კვლევითი ინტერესებია კომპიუტერული ხედვა, ბუნებრივი ენის დამუშავება, განხორციელებული ხელოვნური ინტელექტი (embodied AI), ადამიანისა და ხელოვნური ინტელექტის თანამშრომლობა და ხელოვნური ინტელექტი კრეატიულობისთვის. **პატრიკ ესერი: „საკვები“ დიფუზიისთვის** პატრიკ ესერი არის მთავარი მკვლევარი მეცნიერი Runway-ში, რომელიც ხელმძღვანელობს გამოყენებით კვლევით მცდელობებს, მათ შორის Stable Diffusion-ის უკან არსებულ ძირითად მოდელს, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც მაღალი რეზოლუციის გამოსახულების სინთეზი ლატენტური დიფუზიური მოდელებით (High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models). **ჯასტინ პინკნი: ტექსტის მიღმა – Stable Diffusion-ისთვის ახალი შესაძლებლობების მინიჭება** ჯასტინი არის Lambda Labs-ის უფროსი მანქანური სწავლის მკვლევარი, რომელიც მუშაობს გამოსახულების გენერაციასა და რედაქტირებაზე, განსაკუთრებით მხატვრული და შემოქმედებითი აპლიკაციებისთვის. მას უყვარს წინასწარ გაწვრთნილი მოდელების შეცვლა და ახალი შესაძლებლობების დამატება და, ალბათ, ყველაზე მეტად ცნობილია ისეთი მოდელებით, როგორიცაა: Toonify, Stable Diffusion Image Variations და Text-to-Pokemon. **აპოლინარიო პასოსი: DALL-E 2 მაგარია, მაგრამ... რა მოხდება გენერაციული მედიის აჟიოტაჟის შემდეგ?** აპოლინარიო პასოსი არის მანქანური სწავლის ხელოვნების ინჟინერი Hugging Face-ში და მხატვარი, რომელიც ფოკუსირებულია გენერაციულ ხელოვნებასა და გენერაციულ მედიაზე. მან დააარსა პლატფორმა multimodal.art და შესაბამისი Twitter ანგარიში, და მუშაობს ღია კოდის გენერაციული მედიის მანქანური სწავლის მოდელების ორგანიზებაზე, აგრეგაციასა და პლატფორმიზაციაზე.