丁瑞，工学博士，副教授；
Email：ruiding@cuit.edu.cn；
研究方向(Research Interests)
主要致力于计算机视觉与生成式人工智能的前沿研究，包括但不限于：
1.图像/视频生成(Image/Video Generation)：扩散模型、可控内容生成；
2.多模态大模型(Multimodal Model)：视觉-语言大模型、跨模态理解与生成；
3.3D视觉建模(3D Vision Modeling)：3D内容生成、神经辐射场(NeRF/3DGS)等。
个人简介(Biography)
丁瑞，工学博士。2021年硕士毕业于中南大学自动化学院，师从胡文峰副教授；2025年博士毕业于中南大学计算机学院，师从郭克华教授。博士期间曾赴新加坡科学与设计大学进行学术访问，合作导师为刘俊教授。
主要从事计算机视觉、生成模型及迁移学习等领域的研究。在NeurIPS, ACM MM, IEEE TMM AAAI, Science China等国际顶级学术会议和期刊上发表多篇高水平论文，并持有多项国家发明专利。曾获博士/硕士研究生国家奖学金等荣誉。长期担任NeurIPS, AAAI, IEEE TNNLS等知名学术会议及期刊的审稿人。
代表性论文(Selected Publications) (*为通信作者)
1.Ding R, Guo K*, Chen H, et al. Contrastive single domain generalization via unsupervised diversity augmentation [J]. IEEE Transactions on Multimedia (TMM), 2025. [IF: 8.182, CCF B]
2.Ding R, Guo K*, Zhu X, et al. Progressive diversity generation for single domain generalization [J]. IEEE Transactions on Multimedia (TMM), DOI: 10.1109/TMM.2024.3405732. [IF: 8.182, CCF B]
3. Guo K,Ding R*, et al. Single domain generalization via unsupervised diversity probe [C]. ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2023. [CCF A]
4.Ding R, Guo K*, Zhu X, et al. ComGAN: unsupervised disentanglement and segmentation via image composition [C]. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2022. (Spotlight) [CCF A]
5.Ding R, Hu W*, Yang Y. Rotating consensus control of double-integrator multi-agent systems with event-based communication [J]. Science China Information Sciences, 2020. [IF: 8.8, CCF A]
发明专利(Patents)
1.丁瑞,郭克华.基于数据多样性增强的无监督领域泛化方法及设备.国家发明专利, ZL 202411737356.3.
2.丁瑞,郭克华.基于对抗生成的多任务图像合成方法、电子设备及介质.国家发明专利, ZL 202411737394.9.
招生信息(For Students)
课题组长期招收人工智能等相关专业的硕士研究生及优秀本科生。
课题组致力于营造开放、平等、专注的科研氛围，希望通过高效的沟通和科学的方法，帮助你探索人工智能的前沿领域。
对学生的期望(Expectations)：
1.自驱力与好奇心：这是科研的第一动力。希望你不仅是为了混学历，而是对AI技术有探索的热情，遇到问题愿意主动钻研。
2.专业基础扎实：会用大模型、会编程、具备良好的数理与英语功底。熟练掌握Python/PyTorch等工具，能阅读英文文献并复现代码。
我能为你提供的支持(Support)：
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