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022026.04
[获 奖] 团队荣获吴文俊人工智能科学技术奖二等奖
李秀教授团队荣获“中国智能科学技术最高奖”吴文俊人工智能奖二等奖
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012026.04
[获 奖] 实验室“交互式高拟真数字人”技术获日内瓦国际发明展金奖
李秀教授，学生李镕辉、许遵楠、林裕康荣获第50届日内瓦国际发明展金奖
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302025.06
[师生活动] 智能计算实验室举行2022级毕业欢送会
青春作伴，智算启航—智能计算实验室2022级毕业欢送会温情落幕
焦点关注
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[科研成果] 课题组5篇论文被ICLR 2026录用
近日ICLR 2026公布的论文录取结果，在超7800份的有效投稿中，最终仅约1800篇论文被录用，整体录取率约为23%。
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[科研成果] 课题组3篇论文被CVPR 2026录用
近日CVPR公布的论文录取结果，在16092份的有效投稿中，只有4090篇被录用，录取率为25.42%。
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[专利推介] 发明专利:一种基于多模态特征聚类的推荐优化方法
本发明旨在提高推荐系统的多样性和用户体验。通过整合多模态信息，优化了推荐系统的性能，有效解决了过度分发问题.
算法背景
随着生成式人工智能的快速发展，现有方法如FineDance、EDG已经展示出了数秒钟高质量舞蹈的能力。然而，实际应用中的舞蹈表演和社交舞通常持续3至5分钟，舞蹈剧可以持续15分钟以上，甚至一个小时。因此，现有的舞蹈生成算法难以满足实际需求，而如何生成高质量的长序列舞蹈动作成为了亟待解决的问题。
算法能力
针对目前音乐生成3D舞蹈动作中存在的长序列生成质量差，生成效率低的问题，我们提出了Lodge，可以高效地根据输入音乐生成极长的3D人体舞蹈动作。该解决方案不仅适用于电影和游戏制作等诸多应用，而且还具有激发舞蹈设计者设计新颖动作的潜力，并提高他们的工作效率。
随着生成式人工智能的快速发展，现有方法如FineDance、EDG已经展示出了数秒钟高质量舞蹈的能力。然而，实际应用中的舞蹈表演和社交舞通常持续3至5分钟，舞蹈剧可以持续15分钟以上，甚至一个小时。因此，现有的舞蹈生成算法难以满足实际需求，而如何生成高质量的长序列舞蹈动作成为了亟待解决的问题。
算法能力
针对目前音乐生成3D舞蹈动作中存在的长序列生成质量差，生成效率低的问题，我们提出了Lodge，可以高效地根据输入音乐生成极长的3D人体舞蹈动作。该解决方案不仅适用于电影和游戏制作等诸多应用，而且还具有激发舞蹈设计者设计新颖动作的潜力，并提高他们的工作效率。
长序列舞蹈动作生成
Demo 1