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- 两江人工智能学院 2023.05.04
本人近期入职重庆理工大学两江人工智能学院，未来会有经费，学生一起从事大模型研究。具体为生成模型下的视觉，听觉，文本生成和跨模态应用。欢迎对AI大模型感兴趣的本科生和推免生与我联系。
Yu Cheng
- E-mail：disanda@foxmail.com or disanda@outlook.com
- CSDN & B站 & 知乎 & 抖音 有disanda同名账号
Education
- Chongqing University of Posts and Telecommunications (2007.09 - 2011.06)
Bechelor | Computer Science and Technology | Chongqing
- Northeastern University (2014.09 ~ 2017.01)
Master | Computer Application and Technology | Shenyang
- Macau University of Science and Technology (2019.09 ~ 2022.09)
PhD | Computer Technology and Application | Macao
Publication
- “Fast Transformation of Discriminators into Encoders using Pre-Trained GANs”, C. Yu and W. Wang, Pattern Recognition Letters, 2021, 0167-8655, JCR Q2, IF:3.756, [Paper] | [Code: AnimationGAN].
这项工作灵感来自InfoGAN, 更深入的探讨如何用自监督的方式让数据集（shuffle或者无序的）呈现动画效果。
- “Self-Supervised Animation Synthesis Through Adversarial Training”, C. Yu, W. Wang and J. Yan, IEEE Access, vol. 8, pp. 128140-128151, 2020, JCR Q2, IF:3.367, [Paper] | [Code: Sym:GAN Encoder].
这项工作应用深度网络的预训练模型(Pre-trained GAN), 将判别器“改造“为生成器对应的编码器，以重构图片。
- “Adaptable GAN Encoders for Image Reconstruction via Multi-type Latent Vectors with Two-scale Attentions”, C. Yu and W. Wang, arXiv eprint, 2108.10201, [Paper] | [Code: MTA-TSA].
这项工作做一种适配型的编码器，用于重构当下主流deep GANs的合成图片(e.g., PGGAN, StyleGANs, BigGAN), 并探索将真实高清人脸图片映射到stylegGANs中, 为后续做人脸图像编辑做准备。
- “2-Step Regularization on Style Optimization for Real Face Morphing”, Cheng Yu; Wenmin Wang; HongLei Li; Bugiolacchi, Roberto, IEEE TechRxiv, 2022. [Paper]
上一份工作的后续。通过探索潜空间向量和真实人脸图片的映射关系，实现真实人脸的表情编辑。相比baseline，本工作在人脸表情编辑上表现更为多样丰富，属性表征更为细腻逼真。实现原理基于两个人脸属性分类器。这里归纳，整理并重构了当前人脸分类属性集中的数据结构。最终实现来自逻辑回归(潜向量和属性对的分类)。
- “SwapInpaint: Identity-specific Face Inpainting with Identity Swapping”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, H. Li, W. Wang, C. Yu and S. Zhang. JCR Q1, IF:4.685, [Paper].
这项工作主要研究了人脸图像修复，并提出了一种对当下baseline改进的方法。本人部分参与了论文前期的Discussion和Experiment. 以及投稿期间的Revision和 Rebuttal等。