澳門理工大學應用科學學院計算機應用技術課程博士研究生李彥鋒，聯同博士陳家豪、講師孫悅、教授林燦堂、副教授檀韜，與上海交通大學約翰霍普克羅夫特計算機科學中心、大灣區大學、福州大學及四川大學的研究人員開展合作研究，提出創新圖像編輯算法 MoEdit。該研究成果成功入選計算機視覺領域頂級學術會議 CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）2025，充分展現澳門理工大學在人工智能與圖像處理研究領域的科研實力。

該研究針對當前多物體圖像編輯所面臨的核心挑戰提出解決方案。傳統圖像編輯方法在處理包含多個物體的複雜場景時，無法同時兼顧每個物體的獨特屬性與整體場景的結構一致性，導致編輯結果出現數量錯誤、視覺失真及物體屬性模糊等問題。此外，傳統的編輯方法通常需要輔助工具如遮罩、邊界框等進行操作，增加了操作複雜度，也限制了應用場景的靈活性。

為解決上述問題，研究團隊設計了兩個關鍵模塊：Feature Compensation（FeCom）與 Quantity Attention（QTTN）。FeCom 模塊可有效分離並保留每個物體的獨立特徵，避免物體間特徵混淆； QTTN 模塊透過 FeCom 增強後的圖像資訊，自動感知並維持圖像中物體的數量一致性，無需依賴外部輔助工具。這項突破使 MoEdit 能夠在風格轉換、物體重塑及背景重建等多個圖像編輯任務中表現出色。研究成果為內容創作者、設計師，以及電子商務等依賴視覺內容的行業提供了高效、智能且操作簡便的圖像處理工具，預期在數字媒體制作、產品展示、智能圖像處理等領域得到廣泛應用。

國際電腦視覺與模式識別會議CVPR由電機電子工程師學會（IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers）主辦，是全球電腦視覺與人工智能領域最具聲望的頂級學術會議之一，被中國計算機學會（CCF）評定為A類會議。根據 Google Scholar 統計，CVPR 目前的 h5-index 為 440，h5-median 為 689，在全球所有學術會議中排名前列，在電腦視覺領域會議中全球排名第一，在所有門類的刊物中僅次於《Nature》，是該領域最具影響力的學術盛會之一。