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北京大学计算机研究所多媒体信息处理研究室
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北京大学多媒体信息处理研究室:主页

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研究室简介

多媒体信息处理研究室(Multimedia Information Processing Lab, 简称MIPL)是北京大学王选计算机研究所下属的专业研究室,负责人是彭宇新教授。

MIPL主要以图像处理、视频处理、机器学习、人工智能等为基础,对图像、视频、文本、音频等多模态数据进行采集、分析、识别和挖掘,为构建新一代的跨媒体分析与搜索、AIGC等智能系统提供关键技术支撑。MIPL的研究方向主要有:多媒体分析、计算机视觉、人工智能。

MIPL继承和发扬王选院士提倡的"顶天立地"传统,既强调在基础研究及基础应用研究上作出一流的研究成果,为北京大学创建世界一流大学作出应有贡献;也强调在应用研究上实现研究成果的推广应用,以更好地服务于国家重大需求和经济主战场。MIPL已和工业界建立了广泛的合作关系,包括华为、腾讯、阿里、快手、蔚来、美团、中国电信、中国铁塔等头部企业。

MIPL正处于发展期,迫切需要各种人才。如果您希望申请北大教职、博士后、研发工程师(北大合同编制)、国内访问学者,或是希望考博、申请保研(直博生和硕士生)、实习、外校访问学生,请阅读研究方向和招生要求后,与彭宇新教授(pengyuxin@pku.edu.cn)联系。

招贤纳士(长期有效)

  • 实验室还有1名2027年9月入学的北大深研院信息工程学院保研学硕名额,请联系邮箱:
    yinsibo@stu.pku.edu.cn
  • 实验室还有1名2027年9月入学的北大计算机学院考研学硕名额,请联系邮箱:
    yinsibo@stu.pku.edu.cn
  • 招收博士生、硕士生和实习生
  • 招聘博士后 , 博雅博士后
  • 招聘助理教授和助理研究员
  • 招聘外校访问学生

近期会议

  • ICLR 2027
  • Abstract due: 2026-09-18
    Papers due: 2026-09-25
    Conference date:
    2027-04-27
    Location: San Francisco, USA

    新闻

    • 2026-08-03:MIPL师生参加CSIG青年科学家会议
    • 2026-07-30:MIPL师生参加ChinaMM 2026
    • 2026-07-01:祝贺硕士生王梓烁顺利毕业
    • 2026-06-19:MIPL的2篇论文被ECCV 2026接收
    • 2026-05-29:MIPL师生参加 CCIG 2026
    • 2026-05-20:祝贺王梓烁同学获得王选所唯一优秀硕士论文奖
    • 2026-05-08:MIPL师生参加 VALSE 2026
    • 2026-05-01:MIPL的6篇论文被ICML 2026接收
    • 2026-04-14:MIPL的1篇论文被TIP接收
    • 2026-04-10:MIPL的1篇论文被TPAMI接收
    • 2026-02-21:MIPL的7篇论文被CVPR 2026接收
    • 2026-02-04:实验室2022届博士后王运波访问MIPL并交流
    • 2026-01-31:彭宇新教授受邀参加2025CCF颁奖典礼
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    源代码

    • 2026-06-30:研究室发布ECCV 2026细粒度多图感知基准论文DiCoBench源代码
    • 2026-05-28:研究室发布ICML 2026细粒度多模态大模型分类树论文HiR2源代码
    • 2026-05-28:研究室发布TIP 2026细粒度视觉Token压缩论文FinePruner源代码
    • 2026-05-26:研究室发布ICML 2026美学照片重构论文AesFormer源代码
    • 2026-05-01:研究室发布ICML 2026多模态大模型细粒度视觉感知论文BVS源代码
    • 2026-03-19:研究室发布CVPR 2026基于细粒度树的分层识别算法TARA源代码
    • 2026-03-10:研究室发布CVPR 2026美学理解论文Venus源代码
    • 2026-02-25:研究室发布CVPR 2026视频生成论文NS-Diff源代码
    • 2026-02-22:研究室发布CVPR 2026虚拟换衣论文PG-VTON源代码
    • 2026-02-11:研究室发布ICLR 2026细粒度识别大模型Fine-R1源代码
    • 2026-01-25:研究室发布TIP 2026自动驾驶三维语义场景补全论文MRA源代码
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    数据集

    • 细粒度知识获取评测基准FIKA-BENCH(2026年5月发布,已被康奈尔大学、Apple、腾讯、INSAIT等机构使用)
    • 美学指导数据集和评测基准AesGuide(2026年3月发布,已被哈佛大学、麻省理工学院、华为、美图、三星、视觉中国等43个机构使用)
    • 大规模多人场景的细粒度时空动作定位数据集和评测基准FineSports(2024年7月发布,已被斯坦福大学、英伟达等67个机构使用)
    • 以人为中心的数据集和评测基准FineDiving-HM(2024年7月发布,已被斯坦福大学、南洋理工大学等98个机构使用)
    • 内容感知布局生成的数据集和评测基准PKU PosterLayout(2023年7月发布,已被卡内基梅隆大学、微软、谷歌Deepmind、Adobe、Apple等119个机构使用)
    • 国际首个细粒度跨媒体数据集和评测基准PKU FG-Xmedia(2019年10月发布,已被卡内基梅隆大学、麻省理工学院、谷歌、微软等135个机构使用)
    • 大规模跨媒体数据集和评测基准PKU Xmedia & XmediaNet(2014年6月发布,已被斯坦福大学、卡内基梅隆大学、微软等398个机构使用)
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