研究方向：面向视觉理解与生成的高效化AI

针对大模型时代高昂算力成本与端侧部署受限的现实挑战，探索面向视觉理解与生成的AI高效化理论技术体系，致力打造具备极低资源消耗与高保真能力的轻量化高效AI系统。主要研究方向包括：

一．视觉理解：从多模态蒸馏压缩到三维几何高效建模

1. 视觉蒸馏与多模态压缩。缓解视觉和多模态基座大模型参数依赖，探索响应、特征与关系的多维度知识蒸馏机制，实现通用视觉识别与多模态大模型的极致压缩与高效推理。

2. 场景认知与几何压缩：聚焦真实物理时空场景，攻克视觉地点识别及三维视觉几何大模型轻量化与自适应增强难题。

二．视觉生成：从扩散模型加速到世界模型高效推演

1.    扩散模型量化与稀疏化：融入视频生成扩散大模型架构，探索混合精度量化与稀疏注意力机制，攻克极低比特下高保真视频生成的难题。

2.    扩散生成推理加速：聚焦生成式模型推理的延迟瓶颈，实现并行去噪机制、关系型蒸馏与多方协同注意力在生成加速中的协同。

3.    世界模型加速：面向复杂物理场景的视频生成与三维重构，攻克大规模世界模型的算力与显存瓶颈，探索世界模型特征缓存和稀疏化机制，推动多模态世界知识的高效推理。

选择我的理由：青年导师、紧贴前沿科研方向、高效科研产出效率、亦师亦友的沟通氛围

期待的你：浓厚的科研兴趣、扎实的代码数学基础、积极向上的科研自驱力、严谨务实的求学态度

2025年11月 — 至今：中国科学院计算技术研究所，副研究员

2023年7月 — 2025年11月：中国科学院计算技术研究所，助理研究员

2018年9月 — 2023年6月：中国科学院计算技术研究所，博士生

2014年9月 — 2018年6月：山东师范大学，信息科学与工程学院，本科生

2025年，中国指挥与控制学会首届具身智能系统及应用大会“最佳具身智能技术前瞻奖”

2025年，中国指挥与控制学会科学技术进步奖一等奖（序10/15）

2025年，ACM MM-2025杰出审稿人

2024年，中国计算机学会（CCF）博士学位论文激励计划提名

2024年，博士后创新人才支持计划

2024年，计算所优秀研究人员

2024年，计算所特别研究助理A类

2023年，中国科学院院长特别奖

1. 杨传广；杨晗；安竹林；黄礼泊；徐勇军。一种基于多方协同注意力机制的主题图像编辑与生成方法及其系统。CN202411509319.7

2. 杨传广；王煜；安竹林；黄礼泊；徐勇军。教师模型引导的学生模型扩散自蒸馏方法及装置。CN202610067829.6

3. 杨传广; 安竹林; 徐勇军。一种基于在线知识蒸馏的图像分类方法。CN202211495480.4。授权公告日：2025-11-25

4. 杨传广; 安竹林; 于新强; 徐勇军。基于多模型联合对比学习的图像分类方法及系统。CN202310174287.9。授权公告日：2025-08-26

5. 杨传广；范国鑫；冯伟伦；安竹林；黄礼泊；徐勇军。基于曲率引导异质令牌缓存的世界模型加速方法及系统。CN202610234454.8

6. 安竹林；冯伟伦；杨传广；黄礼泊；徐勇军。基于混合精度量化的扩散模型极低比特量化方法及装置。CN202411828017.6。授权公告日：2025-10-17

7. 冯伟伦；杨传广；安竹林；徐勇军。一种基于在线像素队列的扩散模型关系型蒸馏方法。CN202410662575.3

8. 冯伟伦；杨传广；安竹林；徐勇军。一种基于跨图像像素空间关系的扩散模型蒸馏方法。CN202410662573.4

*代表通讯作者，†代表共同第一作者

期刊文章:

[1]   Yanling Zhang, Wanhui Sun, Chuanguang Yang*, Libo Huang*, Zhulin An*, Weilun Feng, Wenjing Tang, Yongjun Xu. TCMP-300: A Comprehensive Traditional Chinese Medicinal Plant Dataset for Plant Recognition. Scientific Data, 2025. (Nature子刊)

[2]   杨传广, 陈路明*, 赵二虎, 安竹林, 徐勇军. 基于图表征知识蒸馏的图像分类方法. 电子学报, 2024. (CCF-A)

[3]   Chuanguang Yang, Zhulin An, Helong Zhou, Fuzhen Zhuang, Yongjun Xu, Qian Zhang. Online Knowledge Distillation via Mutual Contrastive Learning for Visual Recognition. TPAMI, 2023. (CCF-A)

[4]   Chuanguang Yang, Xinqiang Yu, Zhulin An, Yongjun Xu. Categories of Response-Based, Feature-Based, and Relation-Based Knowledge Distillation. 《Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems》, 2023. (受邀知识蒸馏专著)

[5]   Chuanguang Yang, Zhulin An, Linhang Cai, Yongjun Xu. Knowledge Distillation Using Hierarchical Self-Supervision Augmented Distribution. TNNLS, 2022. (CCF-B)

 

会议文章：

[1]   Wenjing Tang, Chuanguang Yang*, Zhulin An*, Libo Huang, Boyu Diao, Yongjun Xu. EfficientVPR: Toward Efficient Visual Place Recognition via Scene-Aware Prompt Tuning and Adaptive Feature Enhancement. CVPR, 2026. (CCF-A)

[2]   Yingcheng Hu, Haowen Gong, Chuanguang Yang, Zhulin An*, Yongjun Xu, Songhua Liu*. MultiAnimate: Pose-Guided Image Animation Made Extensible. CVPR, 2026. (CCF-A)

[3]   Jiarui Zhao, Libo Huang*, Xiangqi Li, Zhulin An*, Chuanguang Yang, Yu Wang, Boyu Diao, Yongjun Xu. Representation-Steered Incremental Adapter-Tuning for Class-Incremental Learning with Pre-Trained Models. CVPR, 2026. (CCF-A)

[4]   Zijia An, Boyu Diao*, RuiQi Liu, Libo Huang, Chuanguang Yang, Fei Wang, Zhulin An, Yongjun Xu. Parameterized Prompt for Incremental Object Detection. CVPR, 2026. (CCF-A)

[5]   Weilun Feng, Chuanguang Yang*, Haotong Qin, Mingqiang Wu, Yuqi Li, Xiangqi Li, Zhulin An*, Libo Huang, Yulun Zhang, Michele Magno, Yongjun Xu. QuantSparse: Comprehensively Compressing Video Diffusion Transformer with Model Quantization and Attention Sparsification. ICLR, 2026. (CCF-A)

[6]   Weilun Feng, Haotong Qin, Mingqiang Wu, Chuanguang Yang*, Yuqi Li, Xiangqi Li, Zhulin An*, Libo Huang, Yulun Zhang, Michele Magno, Yongjun Xu. Quantized Visual Geometry Grounded Transformer. ICLR, 2026. (CCF-A)

[7]   Xiangqi Li, Libo Huang, Jiarui Zhao, Weilun Feng, Chuanguang Yang, Zhulin An, Yongjun Xu. Point-UQ: An Uncertainty-Quantification Paradigm for Point Cloud Few-Shot Class Incremental Learning. ICLR, 2026. (CCF-A)

[8]   Weilun Feng†, Haotong Qin†, Chuanguang Yang*, Xiangqi Li, Han Yang, Yuqi Li, Zhulin An*, Libo Huang, Michele Magno, Yongjun Xu. S²Q-VDiT: Accurate Quantized Video Diffusion Transformer with Salient Data and Sparse Token Distillation. NeurIPS, 2025. (CCF-A)

[9]   Yanming Chen, Zixin Ma, Chuanguang Yang*, Zhulin An*, Yiwen Zhang. Accelerating Diffusion Models via Parallel Denoising. ACM MM, 2025. (CCF-A)

[10] Yuqi Li†, Chuanguang Yang†, Hansheng Zeng, Zeyu Dong, Zhulin An, Yongjun Xu, Yingli Tian, Hao Wu*. Frequency-Aligned Knowledge Distillation for Lightweight Spatiotemporal Forecasting. ICCV, 2025. (CCF-A)

[11] Chengqing Yu, Fei Wang*, Chuanguang Yang, Zezhi Shao, Tao Sun, Tangwen Qian, Wei Wei, Zhulin An, Yongjun Xu*. Merlin: Multi-View Representation Learning for Robust Multivariate Time Series Forecasting with Unfixed Missing Rates. SIGKDD, 2025. (CCF-A)

[12] Weilun Feng, Chuanguang Yang*, Haotong Qin, Xiangqi Li, Yu Wang, Zhulin An*, Libo Huang, Boyu Diao, Zixiang Zhao, Yongjun Xu, Michele Magno. Q-VDiT: Towards Accurate Quantization and Distillation of Video-Generation Diffusion Transformers. ICML, 2025. (CCF-A)

[13] Xiangqi Li†, Libo Huang†, Zhulin An*, Weilun Feng, Chuanguang Yang, Boyu Diao, Fei Wang, Yongjun Xu. Geometric Feature Embedding for Effective 3D Few-Shot Class Incremental Learning. ICML, 2025. (CCF-A)

[14] Han Yang, Chuanguang Yang*, Qiuli Wang, Zhulin An*, Weilun Feng, Libo Huang, Yongjun Xu. Multi-party Collaborative Attention Control for Image Customization. CVPR, 2025. (CCF-A)

[15] Han Yang, Chuanguang Yang*, Zhulin An*, Libo Huang, Yongjun Xu. HSRDiff: A Hierarchical Self-Regulation Diffusion Model for Stochastic Semantic Segmentation. AAAI, 2025. (CCF-A)

[16] Weilun Feng†, Haotong Qin†, Chuanguang Yang*, Zhulin An*, Libo Huang, Boyu Diao, Fei Wang, Renshuai Tao, Yongjun Xu, Michele Magno. MPQ-DM: Mixed Precision Quantization for Extremely Low Bit Diffusion Models. AAAI Oral, 2025. (CCF-A)

[17] Chuanguang Yang, Xinqiang Yu, Han Yang, Zhulin An*, Chengqing Yu, Libo Huang, Yongjun Xu. Multi-Teacher Knowledge Distillation with Reinforcement Learning for Visual Recognition. AAAI Oral, 2025. (CCF-A)

[18] Weilun Feng, Chuanguang Yang*, Zhulin An*, Libo Huang, Boyu Diao, Fei Wang, Yongjun Xu. Relational Diffusion Distillation for Efficient Image Generation. ACM MM Oral, 2024. (CCF-A)

[19] Lujun Li, Yufan Bao, Peijie Dong, Chuanguang Yang, Anggeng Li, Wenhan Luo, Qifeng Liu, Wei Xue, Yike Guo. DetKDS: Knowledge Distillation Search for Object Detectors. ICML, 2024. (CCF-A)

[20] Chuanguang Yang, Zhulin An*, Libo Huang, Junyu Bi, Xinqiang Yu, Han Yang, Boyu Diao, Yongjun Xu*. CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation. CVPR, 2024. (CCF-A)

[21] Libo Huang, Yan Zeng, Chuanguang Yang, Zhulin An*, Boyu Diao, Yongjun Xu. eTag: Class-Incremental Learning with Embedding Distillation and Task-Oriented Generation. AAAI, 2024. (CCF-A)

[22] Junyu Bi, Daixuan Cheng, Ping Yao*, Bochen Pang, Yuefeng Zhan, Chuanguang Yang et al. VL-Match: Enhancing Vision-Language Pretraining with Token-Level and Instance-Level Matching. ICCV, 2023. (CCF-A)

[23] Chuanguang Yang, Zhulin An*, Helong Zhou, Linhang Cai, Xiang Zhi, Jiwen Wu, Yongjun Xu, Qian Zhang. MixSKD: Self-Knowledge Distillation from Mixup for Image Recognition. ECCV, 2022. (CCF-B)

[24] Chuanguang Yang, Helong Zhou, Zhulin An*, Xue Jiang, Yongjun Xu, Qian Zhang. Cross-Image Relational Knowledge Distillation for Semantic Segmentation. CVPR, 2022. (CCF-A)

[25] Chuanguang Yang, Zhulin An*, Linhang Cai, Yongjun Xu. Mutual Contrastive Learning for Visual Representation Learning. AAAI Oral, 2022. (CCF-A)

[26] Linhang Cai, Zhulin An*, Chuanguang Yang, Yanchun Yang, Yongjun Xu. Prior Gradient Mask Guided Pruning-aware Fine-tuning. AAAI, 2022. (CCF-A)

[27] Chuanguang Yang, Zhulin An*, Linhang Cai, Yongjun Xu. Hierarchical Self-supervised Augmented Knowledge Distillation. IJCAI, 2021. (CCF-A)

[28] Xiaolong Hu, Zhulin An*, Chuanguang Yang, Hui Zhu, Kaiqaing Xu, Yongjun Xu. DRNet: Dissect and Reconstruct the Convolutional Neural Network via Interpretable Manners. ECAI, 2020. (CCF-B)

[29] Chuanguang Yang, Zhulin An*, Hui Zhu, Xiaolong Hu, Kun Zhang, Kaiqiang Xu, Chao Li, Yongjun Xu. Gated Convolutional Networks with Hybrid Connectivity for Image Classification. AAAI, 2020. (CCF-A)

[1] 博士后创新人才支持计划项目：面向开放世界图像分类的多模态模型知识蒸馏技术研究，项目负责人；

[2] 国家自然科学基金青年科学基金项目：面向开放世界图像分类的语言-图像模型知识蒸馏技术研究，项目负责人；

[3] 中国科学院特别研究助理资助项目：面向图像识别的知识蒸馏技术研究，项目负责人。

2025年CCF优博论坛作“高效视觉生成技术”的优博报告

2025年中国人工智能大会上作“面向视觉理解与生成的知识蒸馏技术”的分论坛报告

[CVPR 2023] EPIC-SOUNDS Audio-Based Interaction Recognition Track, 第三名

[ICCV 2023] A Challenge for Out-of-Distribution Generalization in Computer Vision, 第三名

[MICCAI 2024] Cross-Organ and Cross-Scanner Adenocarcinoma Segmentation Challenge, 第二名

   

刘超一（2022-）

王煜（2023-）

赵嘉瑞（2023-）

于新强（2021-2024）：中国科学院自动化所读博

章玉婷（2021-2024）：香港科技大学（广州）读博

董世超（2021-2024）：腾讯

杨晗（2022-2025）：字节跳动

冯伟伦（2024-）

李祥琦（2024-）

唐雯婧（2025-）

伍明强（2025-）