中山大学 魏朋旭 教授
报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：魏朋旭
所属团队：中山大学人机物智能融合实验室（HCP-Lab，Human Cyber Physical Intelligence Integration Lab）
一、学者基本信息
| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 姓名 | 魏朋旭（Pengxu Wei） |
| 现职 | 中山大学计算机学院副教授、硕士生导师；HCP-Lab 核心成员 |
| 人才称号 | 国家级青年人才 |
| 公开联系邮箱 | weipx3@mail.sysu.edu.cn |
| 个人主页 | https://pengxuwei.github.io/ |
| 研究领域 | 世界模型与自进化学习；多模态统一视觉编码表征；视觉内容生成与安全鉴伪（AIGC检测）；真实世界图像超分辨率与底层视觉预训练 |
| 论文与影响力 | 学院主页称迄今发表高水平学术论文50余篇，其中以第一作者/通讯作者发表中科院一区/CCF A类论文30余篇；含CVPR、ECCV等五篇会议口头报告（Oral）论文，一篇获PRCV最佳论文候选。 |
| 教学工作 | 2024年起为本科生讲授"数据结构与算法"，2025年起为研究生讲授"生成式人工智能" |
| 实验室 | 中山大学东校区南基础实验楼 |
资料主要来自中山大学计算机学院中文主页、英文主页、个人主页及HCP-Lab官网。学院主页当前职称标注为"副教授"，HCP-Lab将其列为青年科学家团队成员，其中7人为国家级青年人才。
二、教育背景与职业履历
魏朋旭的学术路径从中国科学院大学的博士训练出发，经博士后阶段进入中山大学HCP-Lab，并逐步从博士后成长为副教授。其学术主线的核心锚点是HCP-Lab，但在博士阶段形成了与UCAS电子电气与通信工程学院的学术谱系连接，以及与商汤科技的短期产业研究经历。
教育背景。 魏朋旭本科毕业于中国矿业大学（北京）计算机科学与技术专业。随后进入中国科学院大学（UCAS）电子电气与通信工程学院攻读博士学位，专业为计算机应用技术，于2017年11月获工学博士学位。其博士论文题为"Semantic Based Feature Representation and Image Classification for Scene Images"（基于语义的特征表示与场景图像分类），由焦建彬教授担任指导教师，叶齐祥教授共同指导。博士阶段的研究聚焦于场景图像的语义特征表示与分类，已涉及行人检测（ACCV 2014 Workshop）等计算机视觉基础任务。
博士后与职业履历。 博士毕业后，魏朋旭于2018年进入中山大学HCP-Lab从事博士后研究（2018-2020），同年曾在商汤科技担任研究员。这一阶段标志着其研究重心从场景理解向底层视觉（尤其是真实世界图像超分辨率）的转移。2021年至2023年任中山大学副研究员，2024年起晋升为副教授。在HCP-Lab，他受林倞教授指导与管理，逐步建立独立研究组，主导底层视觉预训练、扩散模型框架HCP-Diffusion的开发以及AIGC鉴伪等方向。
科研主持。 魏朋旭主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、军委科技委项目，是国家重点研发项目子课题负责人、国自然区域联合重点项目课题负责人，另主持博士后面上项目、高校基本科研业务费项目及中国科学院大学横向课题。2024年获得广东省科技进步一等奖。2026年在ChinaMM多模态统一编码表征学习专题论坛上作邀请报告，系统介绍离散几何拓扑优化的开普勒编码本与连续自组织学习等潜空间表征学习机制。
三、学生培养情况
公开网页未发布以"魏朋旭导师—全体在读/毕业学生"形式组织的完整名册。以下列出近年在其论文中持续出现、且其在多篇代表作中担任通讯作者或末位资深作者的青年共同作者，作为可追溯的培养/课题组协作线索。这些作者覆盖真实世界超分辨率、AIGC检测、扩散模型生成、多模态表征等方向，体现其培养方式具有从底层视觉向生成与鉴伪延伸的项目制特征。
1. 徐晓倩（研究生/青年共同作者，超分辨率方向持续合作关系）
徐晓倩（Xiaoqian Xu）是魏朋旭在真实世界图像超分辨率方向的核心合作者之一。在CVPR 2022论文"Dual Adversarial Adaptation for Cross-Device Real-World Image Super-Resolution"（DADA）中，徐晓倩为第一作者，魏朋旭为共同作者，该工作提出跨设备真实图像超分辨率的无监督域适应机制，是其在超分领域的代表性成果。该论文还获得CVPR 2022口头报告（Oral），是魏朋旭五篇Oral论文之一。徐晓倩在多篇超分辨率相关工作中与魏朋旭合作，包括ECCV 2020 AIM Workshop真实图像超分辨率挑战赛的组织工作，显示其在真实世界超分辨率数据基准构建与方法研究中的持续参与。
2. 肖遥（研究生/青年共同作者，AIGC检测方向持续合作关系）
肖遥（Yao Xiao）是魏朋旭在AIGC生成内容检测方向的重要合作者。在论文"Unveiling Perceptual Artifacts: A Fine-Grained Benchmark for Interpretable AI-Generated Image Detection"（X-AIGD）中，肖遥为第一作者，魏朋旭为末位通讯作者。该工作构建了细粒度可解释AIGC检测基准，提供像素级、分类别的感知伪影标注，涵盖低层失真、高层语义和认知层反事实三个层面。该方向是魏朋旭近年"视觉内容生成与安全鉴伪"研究主线的核心产出之一，体现其将生成与鉴伪统一闭环的研究理念。
3. 陈伟凯（青年合作者，超分辨率与底层视觉方向合作关系）
陈伟凯（Weikai Chen）在DADA（CVPR 2022）等多篇超分辨率论文中与魏朋旭合作。该合作线索连接了跨设备超分辨率域适应与底层视觉预训练方向，是魏朋旭从博士阶段的场景分类转移到底层视觉修复与增强的关键合作节点。该方向的工作还包括构建当前最大规模的真实图像超分辨率数据集，以及在ECCV 2020上举办真实图像超分辨率学术竞赛。
4. 毛明智（青年合作者，超分辨率与域适应方向合作关系）
毛明智（Mingzhi Mao）在DADA（CVPR 2022）等工作中与魏朋旭合作，是该论文的共同作者之一。该合作聚焦于真实世界超分辨率中的域适应问题，通过域间对抗适应（InterAA）和域内对抗适应（IntraAA）双框架提升模型在不同摄像设备间的迁移能力。这一方向是魏朋旭在HCP-Lab期间的标志性研究之一。
5. 柯玮（青年合作者，UCAS博士阶段合作关系）
柯玮（Wei Ke）是魏朋旭在中国科学院大学博士阶段的合作者，两人在焦建彬教授和叶齐祥教授指导下合作发表了行人检测等方向的工作（如ACCV 2014 Workshop的"Pedestrian Detection with Deep Convolutional Neural Network"）。该节点反映了魏朋旭博士阶段在UCAS的学术训练网络，其研究从行人检测等检测任务出发，逐步发展至场景语义特征表示与图像分类。
6. 陈晓刚（青年合作者，UCAS博士阶段合作关系）
陈晓刚（Xiaogang Chen）同样是魏朋旭在UCAS博士阶段的核心合作者。在ACCV 2014 Workshop的行人检测论文中，陈晓刚为第一作者，魏朋旭为第二作者，焦建彬和叶齐祥为指导教师。该节点显示了魏朋旭在博士阶段以深度卷积神经网络为核心的视觉检测研究，是其后续向更广泛视觉任务扩展的起点。
7. 王可泽（同实验室青年教师，联合培养生态关系）
王可泽现为中山大学计算机学院教授、HCP-Lab核心成员、国家级青年人才。王可泽与魏朋旭均在林倞教授领导的HCP-Lab内开展研究，研究方向在视觉表示学习、多模态推理和具身智能方面存在交叉互补。在HCP-Lab的"3D Human Pose Machines with Self-Supervised Learning"（PAMI）等代表性论文中，王可泽、魏朋旭均作为共同作者出现。这一同实验室关系为学生提供了跨课题、跨方向的联合培养通道，但不应理解为直接的导生关系。
8. 李冠彬（同实验室青年教师，联合培养生态与学术服务关系）
李冠彬现为中山大学计算机学院副院长、教授、国家优秀青年基金获得者，是HCP-Lab核心成员。在2026年ChinaMM多模态统一编码表征学习专题论坛中，李冠彬为论坛组织者之一，魏朋旭为受邀报告专家。两位在HCP-Lab共享研究资源和学生培养基础设施，在视觉理解与多模态方向形成互补。对学生而言，这一节点提供跨模态视觉感知、理解与生成等方向的交叉训练机会。
四、学术合作网络
4.1 导师、实验室与高频合作者网络
林倞教授是魏朋旭在HCP-Lab的最核心学术谱系节点。 魏朋旭于2018年进入中山大学HCP-Lab从事博士后研究，受林倞教授指导。林倞是国家杰青获得者、IEEE/IAPR Fellow、CCF-ACM Award for AI获得者，其创办的HCP-Lab覆盖多模态基础模型、具身智能、自主机器人等方向，为魏朋旭提供了从底层视觉向多模态生成与鉴伪扩展的学术平台。两人在PAMI 3D人体姿态估计（含王可泽、江宸瀚、钱晨、魏朋旭）、CVPR等多篇论文中合作署名。HCP-Lab内部还密集连接梁小丹、李冠彬、王可泽、王广润、刘阳、杨思蓓、董浩业、李继昌等青年科学家，形成跨代际、跨课题的合作网络。
UCAS博士导师节点以焦建彬教授和叶齐祥教授为核心。 魏朋旭博士论文由焦建彬教授指导、叶齐祥教授共同指导，两人均来自中国科学院大学电子电气与通信工程学院。博士阶段的研究产物包括场景语义特征表示、行人检测（ACCV 2014 Workshop）等工作，共同作者包括陈晓刚、柯玮等UCAS同期成员。叶齐祥教授在2026年ChinaMM论坛中仍作为邀讲专家活跃于视觉表征模型领域，显示该谱系的持续学术影响力。这一UCAS节点为魏朋旭奠定了从视觉检测到特征表示的研究基础，并在其后续与中国科学院大学的横向课题合作中保持连接。
商汤科技短期产业研究节点。 2018年，魏朋旭曾在商汤科技担任研究员。虽然该经历时间较短，但商汤科技作为计算机视觉领域的头部企业，在超分辨率、图像生成等底层视觉方向具有深厚积累。这一节点为魏朋旭的产业化视角和工程化能力提供了早期训练，也为其后续在HCP-Lab推动HCP-Diffusion等开源框架开发奠定了工业级工程思维基础。
4.2 主题型跨机构合作网络
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真实世界超分辨率网络。 魏朋旭构建了当前最大规模的真实图像超分辨率数据集，并在ECCV 2020组织AIM Workshop真实图像超分辨率挑战赛。该方向的核心合作者包括徐晓倩、陈伟凯、毛明智等，研究覆盖跨设备域适应、真实退化建模和超分预训练。与ECCV/AIM系列竞赛的组织连接还涉及Radu Timofte等超分辨率领域国际学者的学术圈。
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AIGC检测与鉴伪网络。 魏朋旭将研究从图像生成扩展到生成内容鉴伪，构建了X-AIGD等细粒度可解释检测基准。肖遥等青年研究者在其中承担核心角色。该方向与HCP-Lab的"视觉内容生成与安全鉴伪"研究主线高度一致，且与实验室在ACL 2025 Outstanding Paper Award等成果形成方法论协同。
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扩散模型与生成框架网络。 魏朋旭主导开发了HCP-Diffusion（https://github.com/IrisRainbowNeko/HCP-Diffusion）系统化Diffusion模型代码框架。该框架以开源方式服务学术社区，连接了中山大学HCP-Lab与广泛的扩散模型研究者群体。HCP-Lab在ICCV 2025录用的多篇扩散模型相关论文（如高效扩散中的自注意力蒸馏、DreamFuse图像融合、DreamLayer多层生成）也反映了该方向在实验室层面的集中产出。
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HCP-Lab内部交叉网络。 HCP-Lab由林倞教授领导，2024年获CVPR Best Paper Candidate两篇、ACL 2025 Outstanding Paper Award，在顶级国际学术期刊与会议上发表论文1000余篇。魏朋旭与王可泽、李冠彬、刘阳等同校节点的合作，说明其嵌入实验室共享学生、项目和基础设施的网络，而非孤立课题组。实验室与字节跳动、华为、广州视源科技等企业开展广泛合作，为包括魏朋旭在内的团队成员提供产业转化通道。
五、业界合作关系深度分析
5.1 商汤科技：从产业研究到学术转化的早期节点
魏朋旭于2018年在商汤科技担任研究员，这是其学术生涯中唯一明确的企业全职经历。商汤科技是计算机视觉领域全球领先的AI公司，连续十年蝉联中国视觉AI市场份额榜首，在超分辨率、图像生成和底层视觉方向具有深厚技术积累。魏朋旭在商汤的工作经历虽然时间较短（同一年内回到中山大学从事博士后研究），但对其后续研究产生了两方面影响：
第一，商汤科技在超分辨率和图像恢复方向的工业级数据和工程能力，为魏朋旭构建"当前最大规模的真实图像超分辨率数据集"提供了实践认知。其后续在ECCV 2020组织AIM Workshop真实图像超分辨率挑战赛、以及在CVPR 2022发表DADA跨设备超分辨率论文，均体现出将工业场景需求（如不同摄像设备间的退化差异）转化为学术问题的研究思路。
第二，商汤科技的大规模模型训练和部署经验，影响了魏朋旭后续在HCP-Lab主导开发HCP-Diffusion框架的工程化方向。该框架以系统化、模块化方式组织扩散模型训练流程，具有工业级代码质量和社区可扩展性，反映了其在商汤积累的工程思维与在HCP-Lab的学术研究方法的融合。
5.2 HCP-Lab产业生态：通过实验室平台的广泛企业合作
HCP-Lab以"产学研用"为工作理念，与知名IT及人工智能上市企业开展广泛合作。根据HCP-Lab官网信息，实验室合作企业包括字节跳动、华为、广州视源科技等，并积极推动多家知名科创企业的孵化与发展。魏朋旭作为HCP-Lab核心成员，间接参与这些合作所提供的研究资源、数据和场景验证通道。
与华为的合作通道。 HCP-Lab与华为存在校企科研合作关系。魏朋旭在国家重点研发项目和国自然区域联合重点项目中担任子课题/课题负责人，这类项目通常涉及与产业方的联合攻关。此外，实验室核心成员李冠彬教授主持有"华为科技有限公司委托开发项目"，显示实验室层面与华为存在持续的科研项目对接。
与字节跳动的合作通道。 HCP-Lab与字节跳动开展广泛合作。在HCP-Lab的整体科研经费超过1亿元的框架下，企业合作项目为包括魏朋旭在内的青年教师提供了从算法研究到场景落地的验证通道。魏朋旭的AIGC检测方向与字节跳动在内容安全审核方面的需求存在天然契合点。
与广州视源科技等企业的合作通道。 HCP-Lab与广州视源科技等本地上市企业合作，体现"踏应用实地"的工作理念。视源科技在智能显示和交互设备领域具有产业优势，与魏朋旭在图像超分辨率和视觉内容生成方向的研究存在应用场景对接可能。
中国科学院大学横向课题。 魏朋旭个人主持中国科学院大学横向课题，这显示其与博士阶段母校UCAS保持着科研合作和产业转化关系。该横向课题是其个人层面可直接归属的产业合作项目，虽然具体内容和合作方信息未在公开页面披露。
军委科技委项目。 魏朋旭主持军委科技委项目，这显示其研究网络延伸至国防科技领域。这类项目通常涉及视觉感知、图像增强和AI安全等方向的技术应用，与其在底层视觉和AIGC检测方面的研究积累形成应用对接。
综合来看，魏朋旭的业界合作呈现出"以HCP-Lab实验室平台为主要通道、以商汤科技短期经历为早期产业训练、以国家级和军委级项目为个人科研载体"的复合特征。公开资料未显示其个人与某特定企业存在长期联合实验室或股权层面的深度合作；因此，将实验室层面的企业合作理解为其产业生态的共享平台，将军委科技委和UCAS横向课题理解为其个人可直接归属的产业转化节点，更为审慎。
六、重要奖项与学术兼职
| 类别 | 奖项/职务 | 时间或说明 |
|---|---|---|
| 人才 | 国家级青年人才 | HCP-Lab官网列示7名国家级青年人才，魏朋旭为其中之一 |
| 奖项 | 广东省科技进步一等奖 | 2024年度 |
| 奖项 | PRCV最佳论文候选 | 论文获最佳论文候选 |
| 会议服务 | NeurIPS领域主席 | 学院主页列示 |
| 会议组织 | AIM Workshop, Challenge on Real Image Super-Resolution（ECCV 2020） | 组织者 |
| 会议组织 | IEEE CASS Seasonal School | 两次举办 |
| 审稿服务 | CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurIPS、IJCAI、AAAI | 顶会审稿人 |
| 审稿服务 | IEEE-TPAMI、IEEE-TIP、IEEE-TCSVT、CVIU | 顶刊审稿人 |
| 科研项目 | 国家自然科学基金面上项目 | 主持 |
| 科研项目 | 国家自然科学基金青年项目 | 主持 |
| 科研项目 | 国家重点研发项目 | 子课题负责人 |
| 科研项目 | 国自然区域联合重点项目 | 课题负责人 |
| 科研项目 | 军委科技委项目 | 主持 |
| 科研项目 | 博士后面上项目 | 主持 |
| 科研项目 | 中国科学院大学横向课题 | 主持 |
魏朋旭在ECCV 2020上组织AIM Workshop真实图像超分辨率学术竞赛，以及两次举办IEEE CASS Seasonal School，体现了其在底层视觉领域学术社区的组织影响力。担任NeurIPS领域主席表明其在人工智能学术共同体中的服务地位已获认可。
七、Connection圈层总结
第一圈层：导师与学术传承。 UCAS博士阶段的焦建彬教授和叶齐祥教授是最早的学术谱系节点，提供了从场景语义特征表示到行人检测的视觉研究基础。进入中山大学后，林倞教授成为最核心的学术指导与平台提供者，HCP-Lab的多模态基础模型、具身智能和产业转化体系构成了魏朋旭学术成长的主干道。商汤科技的短期经历虽非导师关系，但在产业视角和工程能力训练上形成补充节点。
第二圈层：HCP-Lab与中大青年学术共同体。 王可泽、李冠彬、梁小丹、刘阳、杨思蓓、王广润、董浩业、李继昌等构成HCP-Lab跨代际、跨课题的合作网络。其中7人为国家级青年人才，形成强大的青年学术梯队。该圈层的核心竞争力是共享HCP-Lab的问题意识（从视觉感知到多模态生成到具身智能）、学生流动机制和实验基础设施（含超亿元科研经费支撑）。魏朋旭在实验室内的定位是底层视觉、AIGC检测和扩散模型生成方向的核心节点。
第三圈层：直接论文驱动的青年培养网络。 徐晓倩、肖遥、陈伟凯、毛明智等共同作者形成当前最可见的项目网络，覆盖"真实世界超分辨率—跨设备域适应—扩散模型生成—AIGC细粒度检测"的连续选题梯度。UCAS阶段的陈晓刚、柯玮等构成早期合作层。由于公开资料没有完整导生名册，应将其理解为论文与课题协作网络，而非逐一确认的导师名下学生名单。
第四圈层：跨机构学术合作与社区网络。 UCAS电子电气与通信工程学院（焦建彬、叶齐祥课题组）构成博士阶段学术根基；ECCV AIM Workshop超分辨率竞赛的组织工作连接了Radu Timofte等国际超分辨率研究圈；HCP-Diffusion开源框架以GitHub为平台连接广泛的扩散模型研究者社区。ChinaMM 2026等学术会议的邀请报告进一步扩展了其在多模态表征学习领域的学术影响力。
第五圈层：产业与国防生态。 商汤科技是早期产业训练节点，为超分辨率和图像生成的工程化提供认知基础。HCP-Lab整体与字节跳动、华为、广州视源科技等企业的合作为魏朋旭提供共享的产业转化和场景验证通道。军委科技委项目和国自然区域联合重点项目将其科研网络延伸至国防科技和区域产业应用场景。UCAS横向课题保持了与博士母校的产学研连接。总体而言，魏朋旭的Connection网络以HCP-Lab学术传承为底座、以底层视觉与AIGC方向为技术主线、以国家级项目和实验室企业合作网络为产业转化层，呈现出从纯学术向产学研复合发展的演进态势。
主要公开来源： 中山大学计算机学院魏朋旭主页；英文主页；个人主页；HCP-Lab官网；博士学位论文；DADA论文（CVPR 2022）；X-AIGD论文；HCP-Diffusion；ChinaMM 2026报道。