闫寒，女，讲师，工学博士，硕士生导师。硕士毕业于中南大学计算机科学与技术专业，获工学硕士学位；博士毕业于哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术专业，于2024年3月获工学博士学位。现任武汉纺织大学计算机与人工智能学院教师。
个人邮箱：hyan@wtu.edu.cn。
1.主要研究方向
主要从事生成式人工智能、计算机视觉与多模态学习研究，重点关注图像生成与编辑、视频生成、三维内容生成、多模态大模型及生成式智能体等方向，致力于研究复杂视觉内容的理解、生成与可控交互方法。
2.教学、科研项目
（1）国家自然科学基金项目C类，2027—2029年，项目负责人。
（2）武汉纺织大学国家级科研项目培育项目，项目负责人。
（3）中央高校基本科研业务费专项项目，项目负责人。
3.论文与专利
以第一作者或通讯作者在IEEE Transactions on Multimedia(CCF A刊)、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（CCF B刊）、ACM Multimedia（CCF A会）、ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications、IEEE Transactions on Consumer Electronics等国际期刊和会议发表论文15余篇。代表性论文如下：
（1）Han Yan, Haijun Zhang, Linlin Liu, et al., “Toward Intelligent Design: An AI-Based Fashion Designer Using Generative Adversarial Networks Aided by Sketch and Rendering Generators,” TMM, 2022.CCF A类期刊，中科院一区.
（2）Han Yan, Haijun Zhang, Zhang Zhao, et al., “Learning to Disentangle the Colors, Textures, and Shapes of Fashion Items: A Unified Framework,” TMM, 2024.
（3）Han Yan, Haijun Zhang, Jianyang Shi, et al., “Texture Brush for Fashion Inspiration Transfer: A Generative Adversarial Network with Heatmap-Guided Semantic Disentanglement,” TCSVT, 2023.CCF B类期刊，中科院一区.
（4）Han Yan, Haijun Zhang, Xiangyu Mu, et al., “FashionDiff: A Controllable Diffusion Model Using Pairwise Fashion Elements for Intelligent Design,” ACM MM, 2023.CCF A类会议
（5）Han Yan, Haijun Zhang, Jie Hou, et al., “InspirNET: An Unsupervised Generative Adversarial Network with Controllable Fine-Grained Texture Disentanglement for Fashion Generation,” ACM MM, 2023.CCF A类会议
4.教科研奖励
相关研究成果获2025年度IEEE Transactions on Consumer Electronics Best Paper Award。获2026年 Neural Computing and Applications Best Reviewer Award。长期参与人工智能、计算机视觉及多媒体领域国际期刊和会议学术评审工作，担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Multimedia、Neural Computing and Applications等期刊审稿人及相关国际会议程序委员会委员。