장신제

개요

장신제(Xinjie Zhang)는 Microsoft Research Asia의 연구 과학자입니다. 홍콩과학기술대학교(HKUST) 전자컴퓨터공학과 박사 과정을 밟았으며, Jun Zhang 교수의 지도를 받았습니다.

연구 관심사는 효율적인 시각 생성 모델과 신경 압축(neural compression)입니다. 이미지와 영상을 더 적은 연산으로 더 높은 충실도로 표현하는 문제를 토크나이저 설계와 코덱 관점에서 함께 다루는 것이 특징입니다.

Mage-Flow에서의 역할

2026년 7월 공개된 Mage-Flow - An Efficient Native-Resolution Foundation Model for Image Generation and Editing의 프로젝트 리드이자 공동 1저자입니다. 이 논문의 핵심 아이디어인 Mage-VAE는 VAE를 학습된 이미지 코덱으로 보는 관점에서 출발하는데, 장신제의 압축 연구 배경이 그대로 반영된 설계입니다. 논문에 표기된 연락 담당자이기도 합니다.