深小理

故事会

SUAT

“我是个资深二次元

学计算机后，就想用AI技术研究做动画。”

计算机科学与人工智能学院

2024级本科生杨晓东

将对动漫的热爱转化为科研方向

研发出可精准控制的动画生成模型

相关成果目前已投稿至

ACM MM 2026国际顶级学术会议

我在深圳理工

做动画

一次AI漫画比赛，让杨晓东结识了主攻图像与视频生成领域的计算机科学与人工智能学院助理教授韩瑞泽。由于两人研究思路高度契合，杨晓东顺利加入了韩瑞泽的课题组。从2025年8月开始，他系统调研领域文献、梳理技术难点，最终确定“轨迹点控制视频生成”这一课题，从动画“爱好者”转变为“研究者”。

学校为杨晓东的项目配备了8张高性能显卡，课题组提供了云服务器支持，充足的硬件资源保障了模型训练的高效推进。在今年4月论文截稿关键期，杨晓东每天课后都投入到模型调试与论文撰写中，在学校资源支撑与导师指导下顺利完成了研究，以第一作者身份完成了论文。

杨晓东研发的轨迹点控制视频生成模型，精准、稳定、实用性强——只需拖拽轨迹点就能灵活控制人物动作，发丝飘动、耳朵晃动、身体姿态变化均可精准实现，可应用于动画生成、虚拟主播、数字人等场景。下一步，他计划研究多图层图像生成模型，相较于单图层模型，多图层的输出更有利于动漫工作者的后期处理。

网络素材，此处仅用于展示轨迹点控制视频生成模型效果

韩瑞泽表示，杨晓东的这项研究面向经典Live2D场景，用最新扩散模型技术，实现了闭源Live2D软件的核心功能，兼具创新价值与实用价值；项目研究的交互式精准控制与实时快速运行难题，正是行业亟待突破的关键技术。“杨晓东拥有极强的主动探索精神，在动漫兴趣的驱动下，他主动钻研前沿论文、尝试新技术，且工程能力出众，独立完成模型训练、调优、部署全流程，展现出超越同龄人的科研素养与潜力。”

杨晓东的快速成长，得益于深圳理工大学独特的人才培养体系。每周4天上课、1天科研的“4+1”培养模式为本科生预留了完整科研时间，可平衡理论学习与实践探索；计算机科学与人工智能学院“计算+X”的办学理念，在强化计算机核心能力的同时鼓励跨学科应用，为他拓展了科研视野。

“AI时代不能只停留在写代码、用工具，钻研算法逻辑与底层模型设计，创新能力才是核心竞争力。”杨晓东说。

从兴趣萌芽到科研落地，从实验室探索到走向学术舞台，杨晓东的故事，是深圳理工大学特色培养模式的一个缩影。学校硬核的科研条件、开放的学术氛围，让每一位有热爱、肯坚持的学子，都能把想法变成成果、把热爱做成事业。

在深圳理工

兴趣不仅仅是课余消遣

更是可深耕的科研方向

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