我中心的科研论文Learning to Incorporate Texture Saliency Adaptive to Image Cartoonization（高翔、张钰奇、田英杰)被机器学习领域的顶级会议ICML2022录用，本届ICML会议共收到有效投稿5630篇，共计1117篇被录用，录用率仅19.8%。
ICML全称为International Conference on Machine Learning，即国际机器学习大会。ICML是由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，ICML为人工智能领域的A类会议。
该论文提出了一个新颖的图像动漫风格迁移模型，建立了图像级与区域级并行的对抗学习，区域级分支将对抗学习约束在卡通图像纹理显著的区域，以更好地感知和传递卡通纹理特征。这种方法可以高效地深入挖掘动漫图像的纹理特征和表征分布，在多个数据集，尤其是高分辨率数据集上实现了更为显著、生动的风格渲染效果。该研究为卡通风格迁移的研究开创了新的思路。
向他们表示热烈的祝贺！
