(通讯员 李婧姝)近日，武汉传媒学院智能科学与工程学院科研工作传来捷报。学院教师参与完成的两项人工智能研究成果双双被国际多媒体领域顶级学术会议ACM Multimedia 2026录用，标志着我校在人工智能与传媒创作交叉方向的科研工作取得重要突破性进展。
ACM Multimedia是中国计算机学会认定的CCF-A类会议，也是国际多媒体与人工智能交叉领域极具影响力的学术盛会。会议全球投稿竞争激烈，论文录用门槛高，成果被录用，代表相关研究获得国际学术界的认可。本次两项成果均聚焦 AIGC 智能创作前沿赛道，分别在跨文化 AI 故事书自动创作、多角色 AI 绘画算法优化方向实现关键技术突破，充分彰显我校在 AI 与传媒艺术交叉融合领域的科研创新实力。
成果一：AI一键做整本故事书！打造跨文化智能创作系统
罗鸿苍、王钟声两位老师作为共同第一作者完成的论文入选本次会议演示与视频赛道。该赛道侧重于展示可实际运行、具备完整功能与落地应用潜力的原型系统。
针对阿拉伯文化主题数字故事创作，团队研发BedaiaTi.ai智能故事书创作系统。传统完整原创故事书生产流程繁复，需要经历剧本编撰、插图绘制、版式设计、语言翻译、文化内容校验等多个环节，耗费大量人力与时间成本。
BedaiaTi.ai将多环节创作流程集成于一体化智能平台。用户仅需输入故事创意、人物设定以及文化主题，系统即可自动完成故事文本撰写、画面分镜规划、插图生成、阿拉伯语适配以及整本故事书排版输出。
区别于仅能生成文本或者单张图像的普通AI工具，该系统实现从创意输入到完整数字故事书输出的端到端自动化。研发过程中，团队重点攻克人物形象前后不一致、生成流程中断、任务状态难以追踪等技术难题。该系统为跨文化数字内容生产、国际文化传播提供全新智能化技术方案，研究的创新性与应用价值得到国际评审专家的充分肯定。
成果二：攻克行业痛点！SDO 算法破解 AI 多角色绘画“串脸、画崩”难题
王钟声老师以第一作者身份，联合新西兰奥克兰大学合作团队完成的算法研究同样成功入选 ACM Multimedia 2026。
在AIGC绘画实际应用中，生成单个人物图像难度较低；但同一画面包含多名角色时，AI极易出现缺陷：不同人物面部特征混淆、服饰发型身份错位、部分角色丢失缺失等。画面内参与角色数量越多，生成出错的概率越高，这也是长期制约多角色AI绘画落地的现实行业痛点。
针对上述问题，团队提出SDO子空间冲突消解算法。每一个人物角色拥有一组需要保留的外貌、身份特征，多角色共存时不同角色特征容易发生互相干扰。SDO算法相当于“角色协调员”，可以识别、分析不同角色之间的特征冲突，自动削弱相互之间的干扰影响。
借助该算法，模型能够更好留存每一位角色独立身份特征，有效缓解人物串脸、特征混杂、角色错位等问题，输出更加稳定自然的多人绘画画面。该算法具备良好的工程适配性，无需重新训练角色模型，也不用对现有AI绘画系统做大规模改造，能够便捷嵌入现有的多角色 AI 绘画工作流。多项对比实验证明，该算法显著提升多角色图像生成质量，在多项量化评价指标上优于现有同类方法。
两项研究立足 AIGC 前沿，紧扣人工智能与传媒内容创作交叉发展方向，既是智能科学与工程学院教师深耕科研的重要成果，也是我校推进新工科建设，促进人工智能技术赋能传媒产业的生动实践。
下一步，学校将持续鼓励教师开展高水平科学研究，推动产学研协同创新，不断产出更多兼具理论价值与应用前景的科研成果，助力学校学科建设高质量发展。
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