王先生是计算机工程与信息技术领域的工程师，尤其在人工智能（AI）与版权保护方面。

王先生在计算机工程与信息技术领域做出了具有重大意义的原创性科学贡献。他的多项原创性研究发现具有深远影响，以下是部分重要成果：

在一项重要贡献中，王先生研究了基于单张图像的3D人体重建。该技术在VR/AR、视频游戏、虚拟试衣和数据合成中有广泛应用。现有基于纹理流的方法通常难以处理输入图像中不可见人体部位的纹理推断，尤其是非对称纹理结构。为解决这一问题，王先生提出了一种联合纹理迁移与回归模型，包括基于部位感知的纹理迁移和基于UV贴图的纹理回归。这两个模块通过感知指标以弱监督方式联合学习，无需3D纹理监督。此外，他利用生成的纹理合成了多视角、多姿态和多样背景的人体图像，用于行人重识别（re-ID）任务的训练。实验表明，该模型生成的纹理质量优于其他方法，并提升了re-ID性能。

王先生探索了分层提示机制用于分层图像分类（HIC）任务。与现有方法不同，该机制首次将祖先类别信息作为标记化提示注入模型，以提升后代类别的区分能力。他的模型模仿了人类视觉识别过程，即通过祖先类别提示聚焦后代类别的细微差异。该模型（TransHP）包含三个步骤：1）学习一组提示标记以表示粗粒度类别；2）在中间块动态预测输入图像的粗粒度类别；3）将预测的粗粒度类别提示注入中间特征。实验表明，TransHP显著提升了图像分类的准确性、训练数据效率和模型可解释性。

王先生在图像拷贝检测领域建立了新基准，重点关注实际应用中的“硬正样本问题”。他的研究不仅展示了高超的技术能力，还为AI驱动的版权保护提供了实用解决方案。

王先生还对无监督域自适应（UDA）进行了重要研究。他提出了一种轻量级模块——注意力波块（AWB），通过增强双网络的互补性降低伪标签噪声，在多个UDA任务中实现了最先进的性能。

此外，王先生提出了一种新颖的AnchorUDF表示方法，用于单视角3D服装重建。该方法通过预测无符号距离场（UDF）实现开放服装表面的高精度建模，并在公开数据集上取得了最优性能。

王先生计划继续在其杰出能力领域——计算机工程与信息技术开展工作（《移民和国籍法》§203(b)(1)(A)(ii)）。

王先生计划在美国创立一家专注于AI版权保护的公司，推动该领域的技术创新。

四、王先生的未来留美将显著惠及美国（《移民和国籍法》§203(b)(1)(A)(iii)）。

王先生的研究在版权执法、数字取证和互联网内容管理等领域具有广泛应用。其技术可有效保护数字内容原创性，打击AI生成内容中的侵权行为，维护知识产权。因此，他的留美将为美国经济、科技与社会带来显著利益。

获批年份：2024年，本申请由香港美易达移民有限公司办理。