近日，汕尾校区学生实践创新基地机器人与智能感知实验室再获新突破，数据科学与工程学院本科生李伟彬、吴文隶的研究成果分别被自然语言处理领域CCF A类顶会第64届国际计算语言学年会（ACL 2026）、多媒体领域CCF A类顶会第34届ACM国际多媒体会议（ACM MM 2026）录用。李伟彬、吴文隶为两篇论文的第一作者，行知书院副院长唐小煜为指导老师和通讯作者。ACL与ACM MM均为中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，在自然语言处理与多媒体领域享有国际盛誉，录用论文代表着相关方向的国际前沿水平。

【论文一】深海三维重建：AbyssSplat框架成果入选 ACM MM 2026

深海三维重建是水下机器人探测、深海考古、海洋科考的核心支撑技术，也是中国科协2026十大工程技术难题“深海环境智能感知”的关键环节。现有3D高斯溅射水下重建算法存在光照建模失真、水体介质噪声干扰两大短板，易造成重建色彩偏差，产生大量冗余建模点。针对该问题，2023级本科生吴文隶、2024级本科生元乐楷提出面向深海复杂光学环境的专属重建框架AbyssSplat。这一框架包含两大核心创新：一是混合光场光照衰减模型，联合刻画深海光源的平方反比衰减与双程指数衰减物理过程，实现非均匀光照与场景本征辐亮度的物理域解耦；二是介质引导致密化调制机制，将水体透射率与高斯基元的不透明度、尺度等属性共同构建为几何置信度，对低置信度区域的定位梯度进行自适应幅值调制，从而抑制因介质噪声导致的冗余高斯基元增殖。

经验证，在Eiffel Tower深海、SeaThru-NeRF浅水公开数据集上开展对比测试，AbyssSplat在各场景上均保持领先或最优的综合表现，两类场景平均PSNR分别提升0.67dB、0.39dB，图像失真指标LPIPS最高下降49.5%；同时相比同类水下场景重建方法，AbyssSplat所需高斯基元数量更少、训练效率更高。相关论文《AbyssSplat: Active-Illumination-Aware Gaussian Splatting for Deep-Sea 3D Reconstruction》获 ACM MM 2026 录用，华南师范大学为唯一署名单位。

【论文二】多模态情感计算：典范解耦生成框架成果入选ACL 2026

多模态情感计算依托文本、音频、视觉多模态信号融合解析人类复杂情绪表达，是具身智能人机交互领域的关键核心技术。针对现有方法侧重标签预测、忽视潜在情绪结构，以及情绪信息容易与说话人身份、语音音色和视觉风格等因素混杂的问题，2022级本科李伟彬与团队提出了一种典范解耦多模态生成框架。

研究证明，该方法在IEMOCAP、CMU-MOSI和CMU-MOSEI等数据集上具备良好的语义一致性、信息解耦能力和零样本跨域泛化性能，并可通过调节潜在变量控制生成内容的情绪变化，有望减少新场景下的数据标注和模型适配成本，增强系统在不同用户、设备和环境中的稳定性，为智能客服、虚拟数字人、教育辅助及人机交互等应用提供技术基础。论文《Anchoring the Affective Manifold:Learning Canonical and Disentangled Representations via Generative Cross-Modal Alignment》被第64届国际计算语言学年会（ACL 2026）录用。华南师范大学为第一署名单位，合作单位有香港科技大学、澳门大学。

本次由本科生主导并以第一作者身份发表的两篇高水平论文成果，是汕尾校区落实“学院书院深度协同育人”、深耕“一站式”学生科创社区的生动实践。专业学院通过第一课堂的专业课程体系夯实学生理论功底，行知书院聚焦二课堂，配合本科生导师制形成分层阶梯式科创培养路径，为本科生提供产学研一体化的跨学科创新平台。汕尾校区将继续引导学生聚焦国家战略需求与科技前沿，在攻坚克难中产出高质量创新成果，切实提升拔尖创新人才培养实效。