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多模态算法实习生(J99677)

MEG

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岗位职责

-自研模型架构探索:深度参与电商数字人生成大模型的研发,探索Diffusion Model、DMD等前沿方法在数字人直播与短视频生成中的应用 -前沿技术转化:紧跟视频生成、3D人脸重建与驱动等领域的最前沿进展,验证并落地创新算法方案,解决复杂环境下的数字人表现力问题 -学术成果沉淀:结合业务场景中的核心挑战,沉淀高质量研究成果,撰写并在人工智能国际顶尖学术会议/期刊上发表论文 -全链路方案优化:研发并迭代电商数字人直播解决方案,攻克交互实时性、生成一致性等关键指标,持续提升数字人在实际生产环境中的业务转化效能

职位要求

-深入理解GAN、 VAE、Diffusion Model/CFM等视觉生成技术,精通DPO、LORA、蒸馏等训练方法,有成功的模型算法优化和应用经验。有3D人脸建模,talking-head生成,唇驱等数字人相关技术背景优先 -熟悉Wan、CogVideoX等开源视频生成基座模型,精通DiT和mmDiT架构,了解可控生成技术和应用,如ControlNet,IP-adapter等 -具有扎实的算法理论和研发基础,熟练掌握常用CV算法和工具(分类、分割、超分等);有顶会论文优先 -勤于钻研前沿技术,具备较强的自学与研究能力

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