张继超

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张继超

职称： 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
  • 基本信息
  • 项目
  • 获奖
  • 论文
  • 课程
  • 教材或专著
  • 专利
  • Research Fields
  • Achievement
  • Social Appointments
  • Teaching Experience
  • Honor Title
  • Additional Information
  • 基本信息
    姓名： 张继超 出生年月： 1993-08-02 最高学位：博士 入职海大时间： 2024.6
    主要研究方向：计算机视觉，图形学，生成模型 专业技术职务： 导师类别：
    年均课时数： 是否第一学科：是
    国内外重要学术组织任职：受邀担任IJCNN Area Chair, 以及多个顶级会议和期刊的审稿人，包括人工智能领域的顶刊 TPAMI、计算机视觉领域的三大顶会（CVPR 2022-2024、ICCV 2023、ECCV 2022，2024）以及多媒体领域顶会ACM MM（2020，2021，2022，2023，2024), 人工智能顶会AAAI 2025, IJCAI 2025，以及其他视觉会议3DV, WACV等。
    获得人才称号名称及获得年份：
    其他情况简介： 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7篇文章, 6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。
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    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
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    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。
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    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。联系邮箱：zhang163220@gmail.com
  • 项目
    • 1. 国家资助博士后BC， ， 2025.09 ~ 2027.09， 主持
    • 2. 青岛博士后应用项目， ， 2025.09 ~ 2026.09， 主持
    • 3. 国家面上项目， ， 2026.01 ~ 2028.01， 参与
  • 获奖
  • 论文
    • 1. UVMap-ID: A Controllable and Personalized UV Map Generative Model.， ACM MM， 2024.10， CCF A 会议，
    • 2. Householder Projector for Unsupervised Latent Space Discovery， ICCV ， ， CCF A 会议，
    • 3. High-Resolution Portrait Gaze Correction and Animation.， TIP， 2022， CCF A 期刊，
    • 4. 3D-Aware Semantic-Guided Generative Model for Human Synthesis.， ECCV ， 2022， CCF B ，
    • 5. Dual In-painting Model for Unsupervised Gaze Correction and Animation in the Wild， ACM MM ， 2020， CCF A 会议，
    • 6. Sparsely Grouped Multi-Task Generative Adversarial Networks for Facial Attribute Manipulation， ACM MM ， 2018， CCF A，
    • 7. 6DoF Pose Estimation with Object Cutout based on a Deep Autoencoder， ISMAR Short， 2019， CCF B ，
    • 8. Coarse-to-Fine Gaze Redirection with Numerical and Pictorial Guidance.， WACV， 2021， EI，
    • 9. Stable-Hair: Real-World Hair Transfer via Diffusion Model， AAAI ， 2025， CCF A，
    • 10. Multi-focal Conditioned Latent Diffusion for Person Image Synthesis， CVPR， 2025， CCF A，
  • 课程
    • 1. Deep Learning， 研究生课程， ， 48
  • 教材或专著
  • 专利
  • 成果转化与社会服务
  • Research Fields
  • Achievement
    • 1. 国家资助博士后BC， ， 2025.09 ~ 2027.09， 主持
    • 2. 青岛博士后应用项目， ， 2025.09 ~ 2026.09， 主持
    • 3. 国家面上项目， ， 2026.01 ~ 2028.01， 参与
  • Social Appointments
  • Teaching Experience
    • 1. UVMap-ID: A Controllable and Personalized UV Map Generative Model.， ACM MM， 2024.10， CCF A 会议，
    • 2. Householder Projector for Unsupervised Latent Space Discovery， ICCV ， ， CCF A 会议，
    • 3. High-Resolution Portrait Gaze Correction and Animation.， TIP， 2022， CCF A 期刊，
    • 4. 3D-Aware Semantic-Guided Generative Model for Human Synthesis.， ECCV ， 2022， CCF B ，
    • 5. Dual In-painting Model for Unsupervised Gaze Correction and Animation in the Wild， ACM MM ， 2020， CCF A 会议，
    • 6. Sparsely Grouped Multi-Task Generative Adversarial Networks for Facial Attribute Manipulation， ACM MM ， 2018， CCF A，
    • 7. 6DoF Pose Estimation with Object Cutout based on a Deep Autoencoder， ISMAR Short， 2019， CCF B ，
    • 8. Coarse-to-Fine Gaze Redirection with Numerical and Pictorial Guidance.， WACV， 2021， EI，
    • 9. Stable-Hair: Real-World Hair Transfer via Diffusion Model， AAAI ， 2025， CCF A，
    • 10. Multi-focal Conditioned Latent Diffusion for Person Image Synthesis， CVPR， 2025， CCF A，
  • Honor Title
    • 1. Deep Learning， 研究生课程， ， 48
  • Additional Information