Ying Shan

2000–2026 年に発表

432
論文数
25,954
被引用数
78
h 指数
284
i10 指数

被引用数

Ying Shan の年別被引用数1998 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 2 件2001 年: 被引用 8 件2002 年: 被引用 18 件2003 年: 被引用 27 件2004 年: 被引用 52 件2005 年: 被引用 52 件2006 年: 被引用 76 件2007 年: 被引用 86 件2008 年: 被引用 59 件2009 年: 被引用 81 件2010 年: 被引用 91 件2011 年: 被引用 112 件2012 年: 被引用 114 件2013 年: 被引用 104 件2014 年: 被引用 115 件2015 年: 被引用 95 件2016 年: 被引用 100 件2017 年: 被引用 108 件2018 年: 被引用 123 件2019 年: 被引用 269 件2020 年: 被引用 308 件2021 年: 被引用 381 件2022 年: 被引用 364 件2023 年: 被引用 1,158 件2024 年: 被引用 3,690 件2025 年: 被引用 5,239 件2026 年: 被引用 1,801 件2027 年: 被引用 1 件1999 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 3,481 件、この内訳の 32.2%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,072 件、この内訳の 19.1%香港: 引用元論文 572 件、この内訳の 5.3%イギリス: 引用元論文 561 件、この内訳の 5.2%シンガポール: 引用元論文 349 件、この内訳の 3.2%ドイツ: 引用元論文 325 件、この内訳の 3%カナダ: 引用元論文 287 件、この内訳の 2.7%韓国: 引用元論文 259 件、この内訳の 2.4%オーストラリア: 引用元論文 250 件、この内訳の 2.3%フランス: 引用元論文 202 件、この内訳の 1.9%イタリア: 引用元論文 174 件、この内訳の 1.6%日本: 引用元論文 174 件、この内訳の 1.6%
0%32.2%その他 19.5%

分野

  • Computer Science67.2%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology10.5%
  • Engineering9%
  • Medicine5.4%
  • Agricultural and Biological Sciences1.1%
  • Social Sciences1.1%
  • その他5.7%

トピック

  • Generative Adversarial Networks and Image Synthesis8.2%
  • Multimodal Machine Learning Applications6.9%
  • Advanced Vision and Imaging4.2%
  • Computer Graphics and Visualization Techniques3.3%
  • 3D Shape Modeling and Analysis2.9%
  • Advanced Image and Video Retrieval Techniques2.8%
  • その他71.7%

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  1. SEED-Bench: Benchmarking Multimodal LLMs with Generative Comprehension

    著者: , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 820

  2. T2I-Adapter: Learning Adapters to Dig Out More Controllable Ability for Text-to-Image Diffusion Models

    著者: , , , , , , - AAAI Conference on Artificial Intelligence 2024 被引用: 801

  3. VideoCrafter1: Open Diffusion Models for High-Quality Video Generation

    著者: , , , , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 485

  4. Latent Video Diffusion Models for High-Fidelity Video Generation with Arbitrary Lengths

    著者: , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2022 被引用: 500

  5. T2I-Adapter: Learning Adapters to Dig out More Controllable Ability for Text-to-Image Diffusion Models

    著者: , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 559

  6. InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models

    著者: , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 380

  7. SEED-X: Multimodal Models with Unified Multi-granularity Comprehension and Generation

    著者: , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 296

  8. ViewCrafter: Taming Video Diffusion Models for High-fidelity Novel View Synthesis

    著者: , , , , , , , , , - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2025 被引用: 295

  9. DynamiCrafter: Animating Open-domain Images with Video Diffusion Priors

    著者: , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 149

  10. FateZero: Fusing Attentions for Zero-shot Text-based Video Editing

    著者: , , , , , , - IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2023 被引用: 184

  11. Open-MAGVIT2: An Open-Source Project Toward Democratizing Auto-regressive Visual Generation

    著者: , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 139

  12. Making LLaMA SEE and Draw with SEED Tokenizer

    著者: , , , , , , - ICLR 2024 被引用: 216

  13. Taming Rectified Flow for Inversion and Editing

    著者: , , , , , , , , - ICML 2025 被引用: 207

  14. DragonDiffusion: Enabling Drag-style Manipulation on Diffusion Models

    著者: , , , , - ICLR 2024 被引用: 232

  15. SEED-Bench-2-Plus: Benchmarking Multimodal Large Language Models with Text-Rich Visual Comprehension

    著者: , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 126

  16. MasaCtrl: Tuning-Free Mutual Self-Attention Control for Consistent Image Synthesis and Editing

    著者: , , , , , - IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2023 被引用: 334

  17. Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation

    著者: , , , , , , , , , - IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2023 被引用: 480

  18. VideoCrafter2: Overcoming Data Limitations for High-Quality Video Diffusion Models

    著者: , , , , , , - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024 被引用: 169

  19. Planting a SEED of Vision in Large Language Model

    著者: , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 124

  20. DepthCrafter: Generating Consistent Long Depth Sequences for Open-world Videos

    著者: , , , , , , , - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2025 被引用: 101

  21. Rolling Forcing: Autoregressive Long Video Diffusion in Real Time

    著者: , , , , - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 100

  22. FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion via Noise Rescheduling

    著者: , , , , , , - ICLR 2024 被引用: 190

  23. SEED-Bench: Benchmarking Multimodal Large Language Models

    著者: , , , , , , - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024 被引用: 104

  24. All in One: Exploring Unified Video-Language Pre-Training

    著者: , , , , , , , , , , , - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2023 被引用: 135