为推动青年教师学术科研合作，拓展图像处理与多模态智能方向的研究视野，2025年4月14日，中北大学计算机科学与技术学院在中北大学计算机科学与技术学院527会议室成功举办青年教师学术交流会。会议邀请了三位在图像增强、多模态大语言模型处理等前沿方向取得突出成果的青年学者来校做专题学术报告。学院师生积极参与，现场交流气氛热烈。

会议伊始，中北大学计算机科学与技术学院秦品乐院长致欢迎辞。他指出，图像处理与多模态大语言模型技术正逐渐成为智能感知系统的核心组成部分，是人工智能与实际应用场景深度融合的重要方向。希望通过此次交流，进一步激发我院青年教师科研热情，推动跨学科协同创新，持续提升原始创新能力。

本次交流会共安排三场学术报告，分别围绕多模态大语言模型、视觉增强与跨域图像去雾展开，展示了当前深度图像增强与多模态大语言模型的最新研究进展：

报告一：《以视觉为中心的多模态大模型相关研究》

报告人：王金鹏 中南大学计算机学院教授

王金鹏教授系统梳理了当前多模态大语言模型发展的关键节点，指出图文交错处理仍面临理解生成割裂、分词器限制与高质量数据匮乏三大难题。为应对这一挑战，报告提出了一种“以视觉为中心”的新范式：统一图文处理于视觉语义空间，从根本上提升多语言鲁棒性、跨模态表达能力和任务迁移效率，为多模态大语言模型研究带来了崭新视角。

报告二：《面向恶劣成像环境的鲁棒视觉感知》

报告人：马龙 大连理工大学助理研究员

马龙老师围绕恶劣成像条件下的视觉感知展开分享，深入探讨成对数据缺乏和场景适应困难两大问题，提出无监督学习和联合任务优化等创新方法。报告强调，图像增强技术不仅应关注视觉效果，更应服务于后续语义理解任务，推动视觉感知与语义推理的深度融合，并展望了未来在水下以及医学影像等领域的潜在应用。

报告三：《雾霾降质场景的跨域泛化去雾模型研究》

报告人：冯钰新 博士

冯博士以“跨域泛化”为切入点，系统讲解了雾霾成像机理与域间差异的本质，提出了域不变特征学习与动态自适应策略，有效提升模型在不同雾霾浓度与复杂环境下的稳定性与泛化性能。报告同时展示了轻量化结构与双层优化协同设计，兼顾了去雾质量与实际部署效率，具有良好的工程应用前景。

报告结束后，现场青年教师就算法设计、模型优化、跨模态数据融合等问题与三位报告人展开了深入交流与讨论，激发了大量科研思路与合作意向。

此次青年教师学术交流会的顺利举办，不仅搭建了高水平的学术交流平台，也为学院在图像处理、多模态理解等方向进一步拓展合作、凝聚力量提供了有力支撑。未来，学院将持续打造高质量学术交流机制，助力青年教师成长成才、打造科研高地。