Hao

身份背景

现于英国伯明翰大学攻读计算机科学博士学位，预计2028年1月毕业，并获得伯明翰大学全额博士奖学金。 长期从事计算机视觉、世界建模与环境生成、动态三维/四维场景重建、3D Gaussian Splatting、NeRF与神经渲染相关研究，同时覆盖视觉SLAM、全景视觉、深度估计及生成式视觉模型等前沿方向，在3D视觉 × 世界模型 × 生成式视觉交叉领域具有丰富的科研经验。

研究定位

研究方向覆盖：

• 研究方向覆盖 ：
• - 三维视觉与场景重建 ： 动态3D/4D场景重建、三维场景表示、3D Gaussian Splatting、NeRF
• - 世界模型与环境生成 ： 世界建模、环境生成、动态场景建模与生成式场景表示
• - 神经渲染与生成视觉 ： 神经渲染、生成式视觉模型、视觉内容生成与高质量场景渲染
• - 视觉感知与空间理解 ： 视觉SLAM、全景视觉、深度估计、三维空间感知与场景理解
• - 关节物体理解 ： 关节物体感知、结构建模及动态物体理解

学术成果

• - 已发表或录用学术论文 11篇
• - 其中第一作者 / 共同第一作者论文6篇
• - 研究成果发表于 ICLR、NeurIPS、CVPR、ICCV 等人工智能与计算机视觉领域顶会
• - 相关成果发表于 IEEE VR / TVCG、IJCV、IEEE RA-L 等国际重要会议及期刊
• - Google Scholar 引用397次
• - 获得英国伯明翰大学全额博士奖学金

可指导论文区位

CCF-A / CCF-B / CCF-C / SCI / EI

导师特点

具有计算机视觉与全景视觉方向学生科研指导经验，可围绕研究选题、方法设计、实验分析、论文写作及投稿回复等环节提供系统指导。 相关合作成果已发表于 NeurIPS、CVPR、ICCV 等顶级会议，平均中稿周期约6个月。 具备扎实的计算机视觉、三维视觉与生成式视觉科研背景，研究技术栈覆盖3DGS、NeRF、动态3D/4D重建、世界模型、神经渲染、视觉SLAM及生成式视觉模型，具有较强的3D视觉 × 世界模型 × 生成式AI交叉研究能力。 尤其适合希望深入3D Gaussian Splatting、NeRF、动态三维/四维场景重建、世界模型与环境生成、神经渲染、视觉SLAM、全景视觉、深度估计及生成式视觉模型等方向，并系统提升高水平科研与论文发表能力的学生。