近日，第三十八屆神經信息處理系統大會 (Thirty-eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2024) 發布錄用通知，我院數據協同計算團隊智能信号處理組（GISP@HEU）與南京大學、天地一體化信息技術國家重點實驗室在生成式人工智能領域合作研究成果“FastDrag: Manipulate Anything in One Step”被大會接收，論文第一作者2023級碩士研究生趙宣嘉，學生第二作者2022級本科生範聰毅，其他作者包括我院教師關鍵副教授、潘海為教授，論文通訊作者關鍵副教授。
NeurIPS是機器學習與人工智能領域最具學術聲譽與影響力的三大頂級國際學術會議之一，是中國計算機學會（CCF）推薦人工智能領域A類國際會議，H5 index為278。今年投稿量再創新高，共有15671篇有效投稿，接收率為25.8%，本屆會議将于今年12月9日至15日在加拿大溫哥華舉行。
合作團隊對基于拖拽的生成式圖像編輯技術進行研究，旨在保持圖像特性的前提下，實現對圖像内容的快速精确控制。傳統的基于拖拽的圖像編輯方法通常采用多步疊代完成潛在語義的優化，需要大量時間，限制其實際可用性。FastDrag給出了一種全新的潛在語義優化策略，通過模拟拉伸材料的行為，創新性地提出了潛在翹曲函數（Latent Warpage Function, LWF），可以一次性調整潛在空間内各個像素的位置，實現對潛在空間的一步語義優化，從而大幅提升圖像編輯速度。實驗結果表明，FastDrag在處理效率和編輯效果上均顯著優于現有方法。這一研究不僅為生成式圖像編輯提供了全新的解決方案，也為用戶提供了更加高效、直觀的操作體驗。
該工作錄用，充分展示了我院在生成式人工智能領域的研究能力。目前生成式人工智能正在重新定義藝術創作、媒體制作和遊戲設計等多個領域，研究團隊也将繼續緻力于生成技術的創新和應用。