袁一帆，博士，深圳大学人工智能学院助理教授，硕士生导师，分别于2025年和2019年在复旦大学获得计算机科学理学博士学位与物理学理学学士学位，师从张军平教授。
主要研究方向为AIGC、大模型、可信图像视频编辑、多模态内容生成，重点关注编辑任务中的可控性和一致性问题，如编辑精度、语义一致性、身份保持以及大模型中的幻觉问题，并探索生成模型在虚拟试衣、数字人建模等高价值垂类场景中的落地潜力。
参与多项科研项目，包括国家自然科学基金、国家重点研发计划、教育部项目等，以及担任IEEE TIV, CVPR, ICML, AAAI，ACM MM等多个期刊会议的论文评审。
教育背景：
2019.09-2025.03，复旦大学，计算机科学技术，获得理学博士学位
2015.09-2019.06，复旦大学，物理学，获得理学学士学位
研究兴趣
AIGC，大模型，生成模型，图像和视频生成/编辑
📢 招生信息：
课题组常年招收硕士研究生、本科生，欢迎对生成式人工智能、图像编辑、多模态大模型、内容生成公平性等方向感兴趣的同学邮件联系我：yifanyuan@szu.edu.cn，邮件的标题为"学校-姓名-硕士生/本科生/RA "。邮件内容附上你的简历，可以简要描述你申请的动机、成绩排名和科研经历，你还可以写上你的创意，你的独特之处和优势，以及你的奇奇怪怪~
你可以获得什么？
1. 自由的科研环境：本人23岁拿到博士学位，年轻活泼，MBTI为ESFP，风趣幽默，细心负责，擅长为学生提供全方位学习、科研、兴趣、生活支持。课题组氛围轻松自由，拒绝PUSH！我的宗旨是“快乐是第一要义”，相信热爱可抵岁月漫长，源自内心的热爱定可以帮助我们做出有影响力的工作，因此鼓励支持你找寻自己感兴趣的研究方向。
2. 一对一指导：根据你的发展阶段定制支持路径。如果你更senior，我们会一起打磨你的leadership 和 mentorship 能力；如果你还比较junior，我会提供更多hands-on的技术训练与科研陪伴，无论你在什么阶段，都希望可以和你一起成长，一起快乐！
3.优质的科研产出为目标：鼓励发表Nature子刊及CCF A类会议与期刊论文，全力指导不抢占一作。
4.科研与应用并重：你将有机会探索大模型在真实场景中的落地应用，并帮助你与腾讯、阿里、字节、商汤、中国电信、中国移动等相关企业资源对接落地。
5.多元发展：鼓励实习和校企联合培养，鼓励海外学术交流，鼓励多出去参会交流。本人是00后，跟你年龄相仿，因此指导方式更偏朋友一点，除了平时扎实地做好科学研究，希望大家也可以一起多去探索生活看世界，看看艺术展，美术展，演唱会，结合艺术与科技，做出一些酷的东西！期待热爱研究和创新的你加入我的团队，共同推动智能视觉与创意技术的发展！
代表性科研成果
[1]Y. Yuan, G. Yang, J. Z. Wang, H. Zhang, H. Shan, FY Wang and J. Zhang. Dissecting and Mitigating Semantic Discrepancy in Stable Diffusion for Image-to-Image Translation. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2025, 12(4): 705-718. [DOI: 10.1109/JAS.2024.124800] SCI IF: 15.3, Top 1 (Q1)
[2]Y. Yuan*, S. Ma*, H. Shan, and J. Zhang. DO-FAM: Disentangled Non-Linear Latent navigation for Facial Attribute Manipulation. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2023.
[3]Y. Yuan, S. Ma, and J. Zhang. VR-FAM: Variance-Reduced Encoder with Nonlinear Transformation for Facial Attribute Manipulation. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2022: 1755-1759.
[4] F. Xu,Y. Yuan, J. Zhang, and J. Z. Wang. Chapter 7: High-Speed Joint Learning of Action Units and Facial Expressions. Modeling Visual Aesthetics, Emotion, and Artistic Style. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2023.
[5] F. Xu,Y. Yuan, J. Zhang, and J. Z. Wang. Chapter 8: ExpressionFlow: A Microexpression Descriptor for Efficient Recognition. Modeling Visual Aesthetics, Emotion, and Artistic Style. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2023.
[6] G. Li,Y. Yuan, X. Ben, and J. Zhang. Spatiotemporal attention network for microexpression recognition. Journal of Image and Graphics, 2020, 25(11): 2380-2390. [DOI: 10.11834/jig. 200325]
代表性科研项目
[1] 国家自然科学基金，基于图卷积神经网络和解耦学习的深度学习研究，项目编号62176059，2022.01-2025.12，已结题，参与
[2] 国家重点研发计划（十三五），基于示教模仿学习的人机协同关键理论与技术，项目编号2018YFB1305104，2019.06-2022.05，已结题，参与
[3] 教育部项目，人机协同混合增强智能算法规划研究，2020.01-2021.12，已结题，参与
[4] 横向项目，上海市中心气象台，基于机器学习的强降水预报技术开发项目，2020.03-2021.04，已结题，参与
[5] 上海市科技创新行动计划，基于大数据深度学习的数值模拟误差自动订正技术，项目编号18DZ1200404，2018.04-2021.03，已结题，参与
[6] 国家自然科学基金，基于机器学习的多模态多视角行人步态识别研究，项目编号61673118，2017.01-2020.12，已结题，参与
