关于 GAN Lab

生成式人工智能与交互实验室（GAN Lab，Generative Artificial Intelligence and Interaction Lab）是浙江大学的研究团队，研究生成式人工智能、人机交互与智能设计，并将相关方法用于文化艺术创作与文化遗产的数字化体验。团队的工作涵盖生成模型算法、交互系统与艺术作品，关注技术如何进入具体的创作和使用过程。

团队导师李泽健任职于浙江大学软件学院，是浙江大学人工智能学院孙凌云教授团队成员。团队成员的研究涉及计算机视觉、三维内容生成、人机协同创作与文化遗产保护，从算法实验、系统设计到用户研究开展工作。

在生成模型研究中，我们关注生成效率、内容可控性与质量评价：如何用更少的计算步骤得到高质量结果，如何让模型响应人的意图，以及如何评价生成内容是否符合预期。DisBack研究扩散模型蒸馏的训练方法，通过分布回溯改善收敛过程；团队成员也参与了面向实时交互场景的 MoWorld 世界模型研究。

在人机交互研究中，我们关注人如何表达想法、探索方案并调整生成结果。PoemPalette将诗歌意象组织为可供创作的视觉线索，RealtimeGen 探索生成过程中的实时干预，FusionProtor 结合实体原型与扩展现实支持设计探索。这些工作通过系统实现与用户研究，考察交互方式如何影响创作过程和使用体验。

文化艺术是团队持续开展研究与创作的领域。团队成员参与的“墨染”国画创作系统，在浙江大学—阿里巴巴前沿技术联合研究中心开展，探索国画长卷合成、字体设计、风格与笔触迁移等方法。《运河·生长·万象》以京杭大运河杭州段遥感影像为基础，生成国画长卷与动态影像，展于浙江美术馆“大地史诗——中国大运河主题艺术展”。成员参与内容撰写与视觉设计的人工智能发展简史图谱，也在浙江美术馆展出。

围绕古画修复，我们面向不同使用者探索数字工具与交互体验。InkRenew 关注修复师的数字修复工作流程；Ink Restorer则面向公众，将“洗、揭、补、全”的传统修复工序转化为可参与的虚拟操作。前者服务于专业操作中的数字辅助，后者帮助公众在体验中理解修复技艺。

团队的项目经验涉及生成模型研究、交互工具开发和文化展览创作，既有研究系统，也有与其他团队共同完成的作品。面向技术研发、设计与文化领域的合作，我们关注具体场景中的生成、交互和内容表达问题，将算法方法与系统原型、创作实践结合。