【动态】CSIG图像图形中国行—长安大学站成功举办
（来源：中国图象图形学学会CSIG）
2026年5月5日，“CSIG图像图形中国行”学术活动在长安大学成功举办。本次活动聚焦人工智能与图像图形领域的前沿技术与应用，邀请中国科学院自动化研究所张兆翔教授、北京大学马思伟教授、湖南大学方乐缘教授、哈尔滨工业大学江俊君教授、华南理工大学余志文教授作报告。长安大学信息工程学院院长徐志刚教授出席本次活动，副院长明洋教授为活动主持人，长安大学师生近200人到场参与活动，现场讨论热烈，学术氛围浓厚。
合影
中国科学院自动化研究所张兆翔教授带来了题为《从空间智能到世界模型》的报告。报告指出，空间智能是应用发展的迫切需求、领域融合的必然结果、研究收敛的最终方向，系统阐述了统一的城市级三维场景重建、生成与仿真技术体系，支持多风格、多视角、多尺度的真实感渲染与动态仿真。
张兆翔教授作报告
北京大学马思伟教授带来了题为《智能视频编码进展》的报告。报告指出，视频编解码贯穿内容生产、网络传输和终端显示三大环节，是超高清产业变革的核心内容，系统阐述了新一代视频编码标准和利用深度学习和传统编码框架的前沿视频编码技术，提高了最先进的视频编码性能。
马思伟教授作报告
湖南大学方乐缘教授带来了题为《遥感视觉生成模型》的报告。报告针对大尺度遥感图像生成中结构一致性不足、多时相遥感图像生成中变化关系难以建模和多模态遥感图像生成中跨传感器差异显著，提出相应解决方案，实现高分辨率影像的稳定生成、高时空关联性的多时相影像生成和多模态遥感数据的高质量生成。
方乐缘教授作报告
哈尔滨工业大学江俊君教授带来了题为《对比学习驱动的图像恢复技术研究—从单任务优化到全场景适配》的报告。报告以单图像超分为切入点，优化对比学习框架中样本构造与特征嵌入的匹配度，利用模型历史状态生成动态负样本以弱化任务偏见，形成从单任务优化到多场景适配的技术路线，为图像恢复提供新方法与实用解决方案。
江俊君教授作报告
华南理工大学余志文教授带来了题为《复杂工业场景下机器学习与推理方法研究》的报告。报告分别阐述了面向弱标注环境的半监督学习模型、基于动态数据块的在线主动学习框架和面向不平衡数据渐进式集成学习框架，提升机器学习方法在开放不完备场景下的模型精度、鲁棒性与泛化能力。
余志文教授作报告