近日，国家自然科学基金委员会公布了首批国家自然科学基金青年学生基础研究项目(博士研究生)评选结果，我院博士生古祥申报的《生成式人工智能模型的保结构最优传输理论与方法》项目获得资助。
面向图像转换的生成式人工智能研究不同模态图像的转换问题，例如不同模态医学影像（CT、MRI等）的转换，可减少患者采集多个模态数据的成本和伤害，具有重要应用价值。由于现实世界图像转换任务中的跨模态训练数据通常不是一一对应(即非配对)，因此发展针对非配对图像转换的生成式人工智能模型具有重要意义。该项目聚焦于研究图像转换生成式人工智能模型的保结构最优传输理论与方法，以提升图像转换生成式人工智能的应用性能。通过建立高维图像内部复杂结构的可操作数学表示，构建保结构的最优传输新模型与理论，基于此发展保结构的条件扩散生成新方法，并应用于解决跨模态医学影像转换和非配对图像恢复问题。
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博士生，师从徐宗本院士。研究方向包括人工智能的跨域泛化性数学方法、生成式人工智能模型的最优传输理论与算法。在人工智能领域顶级期刊（IEEE TPAMI等）和顶级国际会议（NeurIPS, CVPR等）发表论文10余篇，其中包括第一作者论文6篇，共同一作论文4篇。担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV、ECCV等顶级会议程序委员会委员，以及IEEE TPAMI、IEEE TIP等顶级期刊审稿人。曾获西安交通大学-中国光谷奖学金、徐宗本应用数学论文奖（一等奖）等荣誉，入选VALSE 2024优秀学生论坛嘉宾代表（全国共8人入选）。
国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士研究生）于2023年首次试点设立，旨在选拔一批研有余力、基础扎实，在科学研究中展现出较强发展潜力的优秀博士研究生，资助他们作为项目负责人承担科学基金项目，自主选择研究方向开展基础研究和学科交叉研究等。项目实施采用“推荐+评审”的模式，通过博士生个人申请、学校遴选推荐、基金委组织通讯评审、会议评审等多个环节，层层选拔，优中选优，最终确定了资助项目，通过及早发现并有针对性地培养优秀青年人才，为构建高质量基础研究人才队伍提供“源头活水”。
