一、成果簡介

    人工智能生成技術與應用是推動圖像、視頻、文本、音頻等多領域創新發展的核心動力。本研究團隊專注于生成式人工智能的前沿探索，涵蓋多項創新方向和關鍵技術：在人體圖像生成與三維重建領域，團隊提出多模态生成模型，顯著提升了從人體姿态到表情生成再到三維重建的精度與細節；在場景圖像生成與理解方向，團隊開發了基于GAN和Transformer的生成框架，為跨領域圖像翻譯和語義合成提供技術支持；在自動駕駛領域，團隊構建了融合多傳感器數據的生成與分析系統，增強了複雜交通環境下的感知與決策能力；在圖結構與點雲模态分析中，結合圖神經網絡和生成對抗網絡，突破了多維數據生成與處理的瓶頸，為智能制造等高技術領域提供先進工具。

      此外，團隊在低級視覺任務（如超分辨率、去噪）、高效人工智能（如高性能量化模型設計）、深度網絡設計（如擴散模型和Mamba模型優化）以及魯棒性與可解釋性人工智能（如對抗樣本檢測與解釋性增強）等方向取得了重要突破。這些研究不僅推動了生成式人工智能在多模态交互、内容創作等領域的實際應用，還為解決複雜現實問題提供了創新的技術方案和理論支持。

12個研究方向上取得的代表性成果

    每個研究方向的代表性成果介紹：https://ha0tang.github.io/

  二、應用領域和市場前景

    生成式人工智能技術正逐步展現其廣泛的應用領域和巨大的市場前景。本研究團隊在多模态生成技術領域的成果，從人體圖像生成到三維重建，不僅顯著提升了生成效果的精度與細節，還在虛拟現實、影視制作、遊戲開發、數字人以及在線教育等領域展現了廣泛的應用潛力。在場景圖像生成與理解方面，團隊開發的生成框架為智慧城市建設、建築設計和無人駕駛仿真等複雜場景提供了技術支持。針對自動駕駛領域，團隊提出的多傳感器融合系統，可廣泛應用于無人配送和低空經濟等前沿産業，助力提升交通安全性與運行效率。圖結構和點雲模态分析技術，則廣泛服務于建築布局優化和複雜系統模拟等高技術需求場景。

    此外，團隊在超分辨率和圖像去噪方向的技術突破，直接應用于醫療影像處理、視頻流優化、移動端拍攝增強和數字化檔案修複等領域；高效人工智能技術，為設備端模型部署和低功耗AI應用提供了有力支持；魯棒性與可解釋性人工智能技術則在金融風控、網絡安全和醫療診斷等高可靠性場景中發揮重要作用。這些技術創新，不僅推動了多模态交互、智慧城市建設等領域的深度融合，還将在全球人工智能市場中占據重要地位。

  三、合作方式

    合作開發、技術服務和咨詢、技術轉讓。

對接方式

1.合作意向方聯系beat365官方网站産學研合作辦公室；

2.産學研合作辦公室溝通了解意向方情況；

3.會同成果完成團隊與意向方共同研讨合作方案。

beat365官方网站産學研合作辦公室

郵箱：hecheng1213@pku.edu.cn

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