彭先霖
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  • 电子邮箱:
  • 所在单位:艺术学院
  • 学历:博士研究生毕业
  • 性别:
  • 学位:工学博士学位
  • 职称:副教授
  • 毕业院校:西北工业大学
  • 学科:艺术设计学其他专业
    软件工程其他专业
  • 个人简介
  • 研究方向
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  • 教育经历
  • 工作经历
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个人简介

彭先霖,博士,副教授,博士生导师,九三学社社员。入选陕西省青年科技新星陕西高校优秀青年人才等人才计划。兼任中国图像图形学学会数字文化遗产专委会委员、陕西省图像图形学学会理事、陕西省生物医学工程学会理事、生成式人工智能与混合现实陕西省高等学校重点实验室副主任。

主要从事人工智能与数字媒体艺术方向的交叉学科研究,围绕中国传统山水画数字化传承和古代壁画数字化修复,运用深度学习等人工智能技术为古代艺术作品的保护、传承和创新提供智能化解决方案,同时将图像智能处理技术拓展至生态保护领域,探索艺术修复与生物多样性监测的跨学科协作路径。承担《创意编程设计》《多媒体信息处理与传输基础》《游戏引擎原理及应用》等本科生课程。

近五年主持国家自然科学基金面上、青年以及国家重点研发计划专题等课题,并以第一/通信作者在国际权威期刊及会议上发表论文二十余篇,指导本科生/研究生获得多项国家级/省级竞赛奖励。


招生专业

博士招生专业:软件工程

硕士招生专业:软件工程、美术与书法


近五年代表性科研成果

科研项目:

  1. 基于线稿引导的生成式古代壁画修复方法研究(62471390),国家自然科学基金面上项目,2025,主持;

  2. 基于视频融合生成的传统戏曲智能辅助创作关键技术研究(2024YFF0907604),国家重点研发计划专题,2025,主持;

  3. 基于非人工标注图像的开放场景中物体6D姿态估计方法(62006191),国家自然科学基金青年项目,2021,主持;

  4. 文化大场景沉浸化体验共性技术研发与应用(2021ZDLGY15-04),陕西省重点产业创新链(群)子课题,2021,主持;

  5. 基于线稿引导的生成式古代壁画烟熏病害修复技术研究(2024KFT03),西北工业大学考古探测与文物保护技术教育部重点实验室开放课题,2025,主持;

教学项目:

  1. 生成式人工智能与艺术创作实验案例建设与电子信息类复合创新型人才培养(231103428142251),教育部产学合作协同育人项目,2024,主持;

  2. 人工智能绘画实验开发(202101125008),教育部产学合作协同育人项目,2021,主持;

  3. 人工智能绘画创作教学内容改革(201902255005),教育部产学合作协同育人项目,2021,主持;

学术论文:

  1. Q Hu, J Wang, X Peng*, et al. Three-dimensional reconstruction image generation of traditional Chinese painting elements[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 158: 111417. (中科院SCI一区TOP)

  2. Z Yu, Q Kang, J Wang, S Peng*, Q Zhang, Y Ma, S Qu, J Peng, X Peng*. Relic2Contour: Salient contour detection in relics using semi-supervised generative adversarial networks based on knowledge sharing[J]. npj Heritage Science, 2025, 13(1): 84.(Nature系列、中科院SCI一区TOP)

  3. X Peng, Q Hu*, F Fang, P Xie, Y Zhang, R Cao*, FHS-adapter: fne-grained hierarchical semantic adapter for Chinese landscape paintings generation. Heritage Science, 2024, 12(1): 265. (Nature系列、中科院SCI一区TOP)

  4. Q Hu, X Peng(共同一作), T Li, X Zhang*, et al., ConvSRGAN: super-resolution inpainting of traditional Chinese paintings. Heritage Science, 2024, 12(1): 176. (Nature系列、中科院SCI一区TOP)

  5. Q Hu, W Huang, Y Luo, R Cao, X Peng*, et al., Sgrgan: sketch-guided restoration for traditional Chinese landscape paintings. Heritage Science, 2024, 12(1): 163. (Nature系列、中科院SCI一区TOP)

  6. G Fang, X Peng(共同一作), P Xie, et al. Deep learning detects subtle facial expressions in a multilevel society primate[J]. Integrative Zoology, 2024, 20(4): 774-787.(中科院SCI一区TOP)

  7. X Peng, H Zhao, X Wang, Y Zhang*, et al., C3N: content-constrained convolutional network for mural image completion. Neural Computing & Applications, 2023, 35(2): 1959-1970. (中科院SCI二区)

  8. X Peng, S Peng*, Q Hu*, J Peng*, et al., Contour-Enhanced CycleGAN Framework for Style Transfer from Scenery Photos to Chinese Landscape Paintings. Neural Computing & Applications, 2022, 34(20): 18075-18096. (中科院SCI二区)

  9. X Peng, Y Fu, S Peng, K Ma, L Liu, J Wang*, SSML: Spectral Spatial Mutual Learning Based Framework for Hyperspectral Pansharpening. Remote Sensing, 2022, 14(18): 4682. (中科院SCI二区TOP)

  10. X Peng, J Kang, Y Wu, X Feng*, Calligraphy Character Detection Based on Deep Convolutional Neural Network. Applied Sciences-Basel, 2022, 12(19): 9488.(中科院SCI三区)

  







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