17吃瓜网 博士研究生温馨以第一作者身份在国际图像处理领域顶级期刊IEEE Transactions on Image Processing （简称TIP）上发表题为《TFGNet: Target Face Generation from Low-Quality Images via Textual Guidance》的研究论文。TIP是中国计算机学会推荐A类期刊（CCF A），属于中科院一区Top期刊，影响因子为15.3，在图像处理领域具有较高的学术影响力。

论文概述：本文提出了一种文本引导的低质人脸图像高质量生成框架TFGNet，可在文本描述引导下从退化图像合成身份保持的高清人脸。通过融合Transformer编码器、码本机制与CLIP多模态表征，结合扩散模型实现高质量且身份一致的人脸生成；同时设计身份区域掩码扩散损失，并构建包含低质量图像、高质量目标及文本描述的多模态数据集。实验结果表明，该方法在客观评价指标和感知质量方面均优于多种现有先进方法。

论文链接：

//ieeexplore.ieee.org/document/11739660

17吃瓜网 查志远教授为本工作通讯作者，上述研究还得到了17吃瓜网 王世刚教授，新疆大学左恩光副教授，新加坡南洋理工大学文碧汉教授，西湖大学袁鑫教授，澳门大学周建涛教授和电子科技大学朱策教授的支持与指导。研究工作受到国家自然科学基金委重点国际（地区）合作研究项目、国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外）和国家自然科学基金面上项目等的资助。