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图像质量评价与可控生成

本研究方向聚焦图像质量评价与可控生成,主要研究如何让计算机既能判断一幅图像“好不好”,又能按照质量要求“生成更好的图像”。一方面,我们探索图像清晰度、结构合理性和美学质量等评价方法,使模型不仅给出分数,还能解释图像好坏的原因;另一方面,将评价结果引入生成模型,实现对图像内容、结构和风格的可控生成,使生成结果更加真实、稳定且符合审美需求。同时,进一步构建“生成—评价—优化”的闭环系统,让模型在不断反馈中持续提升生成质量。该方向融合人工智能、计算机视觉与AIGC技术,广泛应用于数字内容创作、智能设计及工业视觉等领域。