近日，在CVPR会议上，广东工业大学学子撰写的论文《ChordEdit: One-Step Low-Energy Transport for Image Editing》被CVPR 2026录用，并获得该届会议最佳学生论文荣誉提名奖（Top 0.03%）。

广东工业大学学子撰写的论文《ChordEdit: One-Step Low-Energy Transport for Image Editing》被CVPR 2026录用，并获得该届会议最佳学生论文荣誉提名奖（Top 0.03%）。

该获奖论文聚焦的是当前人工智能图像生成与编辑中的一个重要问题——让一步式文本生成图像模型真正具备快速、稳定、精准的图像编辑能力。

广工相关负责人介绍，一步式文本生成图像模型最大的优势是“快”，但当它被用于文本引导的图像编辑时，速度、质量、稳定性往往难以同时兼顾。如何让画面快速变化，但又尽量保持未编辑区域的稳定；让编辑结果足够精准，又避免图像出现明显变形，成为文本生成图像模型普遍的难题。

针对这一痛点，该校研究团队提出了新方法：ChordEdit。他们创新性地将图像编辑问题重新表述为一个“传输问题”，即在源文本和目标文本各自定义的分布之间进行传输，在此基础上，团队基于动态最优传输理论推导出一套低能量控制策略。这套策略能够形成更平滑、方差更低的编辑场，让编辑过程可以通过一次较大的积分步长完成，从而实现快速、轻量且精确的图像编辑。

该负责人表示，实验结果表明，ChordEdit首次让这类具有挑战性的一步式模型真正具备了实时编辑能力，为图像编辑方向的实际应用落地提供了新的思路和理论支撑。

该论文以广工数学与统计学院2023级本科生卢梁司为第一作者，计算机学院2023级本科生石飏为通讯作者，由计算机学院2024级本科生郭敏哲等人合作完成。

CVPR全称为IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（IEEE/CVF国际计算机视觉与模式识别会议），由IEEE计算机协会和国际计算机视觉基金会联合举办，是该领域最具权威性的国际顶级会议之一，也是中国计算机学会推荐的A类国际顶级学术会议。该届CVPR共收到16092篇投稿，其中最佳学生论文奖和最佳学生论文荣誉提名奖各授予1篇论文。这2个奖项是专为学生主导研究设立的年度奖项，表彰在投稿论文中第一作者及通讯作者均为学生的杰出工作，往年该奖项的获得者均来自全球顶尖高校和研究机构。

南方+记者 黄子欣