张继超

张继超

讲师
学院：计算机科学与技术学院
电子邮箱：zhang163220@gmail.com
办公室：西海岸信院A512
最高学历：博士
研究方向：计算机视觉，图形学，生成模型

基本信息

  山东省优青(海外),教育部博后引才计划获得者; 2024年从University of Trento的Multimedia and Human Understanding Group获得博士学位，导师是Nicu Sebe (IAPR Fellow, TPAMI副主编)。

  主要从事计算视觉和Artificial Intelligence Generated Content （AIGC）大背景下对生成模型的应用探索研究， 具体包括：二维图像生成和编辑、三维虚拟人生成和编辑的研究。 本人作为第一作者（包括共一）和通讯作者，在计算机视觉和多媒体顶级会议和期刊上发表过8篇文章, 7篇CCF A类会议或期刊，1篇CCF B类会议。

  所有论文都是围绕Artificial Intelligence Generated Content (AIGC)大背景下对生成模型 (Generative Model) 的应用探索研究。 更多信息请见：个人主页 工作经历： 2022年10月到2023年09月，腾讯AI LAB，研究实习; 2019年06月到2019年11月，中科院计算所VIPL，导师阚美娜; 2016年06月到2019年09月， 中科院自动化所， 研究实习。

  教育经历： 2020年2月到2024年2月，特伦托大学，博士学位，导师 Nicu Sebe; 2016年9月到2019年6月，山东大学计算机科学与技术学院，硕士学位，导师秦学英; 2012年9月到2016年6月，南昌大学软件学院，学士学位。 团队信息: 本人所属学部部长董军宇领导的的计算机视觉团队。 招生信息： 2026年仍有硕士生招生名额（0名）(已招满)，欢迎对生成和重建有研究兴趣的同学联系报考！

  联系邮箱：zhang163220@gmail.com ; jichao.zhang@ouc.edu.cn

项目

  1. 1. 山东省优秀青年基金 (海外)，2026.01 ~ 2029.01， 主持

  2. 2. 教育部博士后海外引才专项，2026.01 ~ 2029.01， 主持

  3. 3. 国家资助博士后BC，2025.09 ~ 2027.09， 主持

  4. 4. 青岛博士后应用项目，2025.09 ~ 2026.09， 主持

  5. 5. 国家面上项目，2026.01 ~ 2028.01， 参与

获奖

  1. 1. 2025， 华为杯全国研究生人工智能大赛， 全国二等奖， 指导教师

论文

  1. 1. UVMap-ID: A Controllable and Personalized UV Map Generative Model.， ACM MM， 2024.10， CCF A 会议，

  2. 2. Householder Projector for Unsupervised Latent Space Discovery， ICCV，CCF A 会议，

  3. 3. High-Resolution Portrait Gaze Correction and Animation.， TIP， 2022， CCF A 期刊，

  4. 4. 3D-Aware Semantic-Guided Generative Model for Human Synthesis.， ECCV， 2022， CCF B，

  5. 5. Dual In-painting Model for Unsupervised Gaze Correction and Animation in the Wild， ACM MM， 2020， CCF A 会议，

  6. 6. Sparsely Grouped Multi-Task Generative Adversarial Networks for Facial Attribute Manipulation， ACM MM， 2018， CCF A，

  7. 7. 6DoF Pose Estimation with Object Cutout based on a Deep Autoencoder， ISMAR Short， 2019， CCF B，

  8. 8. Coarse-to-Fine Gaze Redirection with Numerical and Pictorial Guidance.， WACV， 2021， EI，

  9. 9. Stable-Hair: Real-World Hair Transfer via Diffusion Model， AAAI， 2025， CCF A，

  10. 10. Multi-focal Conditioned Latent Diffusion for Person Image Synthesis， CVPR， 2025， CCF A，

  11. 11. Stable-Hair v2: Real-World Hair Transfer via Multiple-View Diffusion Model， TVCG， 2026， CCF A， 共一

  12. 12. High-Fidelity 3D Facial Avatar Synthesis with Controllable Fine-Grained Expressions， TCSVT， 2026， CCF B，

课程

  1. 1. Deep Learning， 研究生课程，48

  2. 2. 线性代数， 基础课（中外），48