中国图象图形学学会博士学位论文激励计划旨在推动中国图像图形学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，分享激励计划入选者的科研故事，学会近日对入选2023年度CSIG博士学位论文激励计划提名的入选者何振梁进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访者吧。

问题一：首先非常感谢您接受我们的采访，请先向大家介绍一下自己：

首先非常感谢CSIG博士学位论文激励计划评选委员会专家对本人博士论文的认可。我是何振梁，博士毕业于中科院计算所，本科毕业于北京邮电大学，目前是中科院计算所智能信息处理重点实验室的特别研究助理，研究方向为计算机视觉、生成模型。

问题二：请问您在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

我个人比较注重数学知识的积累与应用，较好的数学能力使我更容易理解理论难度较高的文章，进而为我的研究提供更广阔的思路。因此，在阅读领域前沿论文的同时，我也建议大家打好数学基础并拓宽数学知识面。

问题三：请对您的论文进行简要介绍

本人的博士学位论文围绕人脸属性编辑任务，具体针对人脸编辑与生成所面临的多属性、属性精确度、信息保持度、可控性问题进行了系统性的研究，在表示结构化的指导思想下，提出了多目标引导的人脸属性编辑、基于渐进注意力机制的人脸属性编辑、显式建模 “个性” 与 “共性” 的人脸年龄编辑、基于层次化子空间学习的人脸属性挖掘与编辑，均取得了较好的效果。相关工作发表在T-IP19、ICCV19和ICCV21，其中的AttGAN论文自发表至今已获得谷歌学术引用700余次。

问题四：在您论文筹备过程中遇到的最大的挑战是什么？是怎样克服的呢？

我遇到最大的挑战是我首个生成模型工作被CVPR、ECCV连续拒稿，后来通过坚持不断地完善论文写作和实验内容，使该工作最终被T-IP19录用。完成该工作的过程对我影响巨大，促使我形成了清晰判断一个工作贡献的能力，从而也让我学会如何在写作中更好地展示出工作的贡献。总结来说，就是坚持并从挫败中寻找问题并解决。

问题五：获奖感言（/对导师说的话）：

特此感谢我的博士导师山世光研究员。山老师拥有深刻的思想和清晰的逻辑，总能提出真知灼见，并在研究方向、具体方法、论文写作、演讲展示上对我提供了大量的指导，对我的思维方式和做事方式有重大的影响。感谢山老师对我的悉心指导和鼓励，今后我将在科研道路上再接再厉。