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Jiacheng Liu
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山东大学
2022级本科生
ljc.mytcl@gmail.com
LJC10165216900
学业信息
GPA
90.52/100
Rank
4/106
CET-4
607分
CET-6
575分
技能标签
Student
Python
AI
AIGC
SDU
SJTU
时间线
  • 至今

    TO BE CONTINUE

  • 2024.12

    加入SJTU EPIC-Lab实习

  • 2022.9

    进入山东大学

Welcome to Liu Jiacheng's Homepage
唯有幽默地看待现实,唯有在生命中轻盈地跳舞,开怀大笑,人才能找到摆脱生存危机的出路,在抵达完善的征程中迈出微小的一步。
Brief Intro

我是山东大学2022级本科生,热爱阅读,痴迷音乐剧,正在自学吉他,也在练习用文字细腻地捕捉生活的纹理与思想的流动。

在我眼中,学习不仅是知识的积累,更是一场通往更辽阔世界的旅程,是理解自我、构建内心秩序的过程,也是在人与人之间建立精神联结的契机。知识可以由课堂和书本传授,而真正的智慧,往往源自内心的触动与真实的生活体验。这种触动可能来自一首歌、一段话,亦或一场深夜的对话,它不止发生在学习中,更在与他人真诚的交流和分享中悄然诞生。

正因如此,我开始在知乎等平台记录与分享自己的学习笔记与思考体会,也主动担任2024级计算机科学与技术专业科研班主任,希望将自己的经历传递出去,为他人的成长与探索提供一盏微光。这些书写与陪伴,并非为了展示掌握了多少内容,而是期望在文字和实践中,捕捉共鸣,传递思考,留下温度。

在科研方面,我偏爱简洁而自然、逻辑自洽的构想。真正打动我的idea,往往不是繁复精巧的堆叠,而是那种看似平静却蕴含力量的简洁之美。我相信,优秀的研究应具备开放的适配性,而技术本质上应回归于服务,为生活注入便利与温情。科技不应是冷冰冰的工具,而应是具有人文关怀的延伸。

我希望未来的自己,不仅是一个勤于学习的人,更是一个勇于思考、敢于表达的人;不仅记录世界的模样,更努力传达内心的光亮。我相信,技术与文字都拥有治愈人心、启发思想的力量。而我,正试图以它们为笔,写下一个既有深度、亦有温度的自己。

感谢那些难题与挑战,它们让每一个答案都来得更珍贵,也更值得铭记。

Award Experience

2024

全国大学生软件创新大赛 全国一等奖第二名
第九届中国国际大学生创新大赛/互联网+ 全国赛金奖
第十四届"挑战杯"秦创原中国大学生创业计划竞赛 全国金奖
中国高校计算机大赛·AIGC创新赛 全国二等奖
未来设计师·全国高校数字艺术设计大赛 全国二等奖
全国大学生数学竞赛 全国二等奖
第十七届中国大学生计算机设计大赛 全国二等奖
中美青年创客大赛 全国三等奖
美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM) H奖

2023

第十五届全国大学生电工数学建模竞赛 全国二等奖
全国大学生数学建模竞赛 省级一等奖

2022

第四届"华数杯"全国大学生数学建模竞赛本科生组 全国二等奖
Mathorcup 高校数学建模挑战赛大数据竞赛本科生组 全国二等奖
Intern Experience

Shanghai Jiao Tong University EPIC Laboratory

研究方向: Efficient AIGC 2024年12月 - 至今

指导教师: 张林峰教授 [Page]

深度参与Efficient AIGC(人工智能生成内容)方向的研究,聚焦提升生成模型在图片与视频任务中的性能与效率。设计并实现创新性的缓存机制(Cache-based methods),有效加速Diffusion Transformer(DiT)推理过程,显著降低计算成本。分析并优化Transformer结构在扩散模型中的冗余计算路径,通过剪枝与特征重用策略,提升生成速度与质量。

Shandong Key Laboratory of Intelligent Electronic Packaging Testing and Application

研究方向: Medical Image Segmentation 2023年3月 - 至今

指导教师: 杨飞教授 [Page]

参与开发深度学习医学图像分割模型,涵盖CT、MRI、超声等多种临床影像数据。基于U-Net、nnU-Net与Transformer架构设计和优化模型,显著提升在实际医疗场景中的鲁棒性与泛化能力。在ACDC(心脏MRI)和Synapse(腹部CT)等权威数据集上实现优异性能,多个评估指标(如Dice系数、Hausdorff距离)超越主流基线方法。

Publication

* 表示通讯作者

  1. SpeCa方法图
    SpeCa: Accelerating Diffusion Transformers with Speculative Feature Caching
    Jiacheng Liu, Chang Zou, Yuanhuiyi Lyu, Fei Ren, Shaobo Wang, Kaixin Li, Linfeng Zhang*
    查看 Project Page
  2. Femo方法图
    Accelerate Diffusion Transformers with Feature Momentum
    Jiaxin Fang, Chang Zou, Jiacheng Liu, Yuanhuiyi Lyu, Xuming Hu, Linfeng Zhang*
    查看
  3. TaylorSeer方法图
    From Reusing to Forecasting: Accelerating Diffusion Models with TaylorSeers
    Jiacheng Liu, Chang Zou, Yuanhuiyi Lyu, Junjie Chen, Linfeng Zhang*
    Arxiv Project Page Github 知乎
  4. PCMamba方法图
    PCMamba: Parallel Convolution-Mamba Network for Medical Image Segmentation
    Jiacheng Liu, Liquan Dong, Bo Chen, Jiahui Shi, Weigang Lu, Shugang Zhang, Fei Yang*, Dong Li, Lei Zhang
    查看
  5. FQCDM方法图
    FQCDM: Feature Quantization-Based Cardiac Image Diffusion Synthesis Model
    Jiahui Shi, Bo Chen, Jiacheng Liu, Weigang Lu, Shugang Zhang, Weimin Ma, Fei Yang*, Dong Li
    查看
  6. PSVT方法图
    PSVT: Pyramid Shifted Window based Vision Transformer for cardiac image segmentation
    Xingyu Zhang, Jiacheng Liu, Xiaoli Xian, Bo Chen, Dong Li, Fei Yang*, Lei Zhang
    ScienceDirect Github