岗位职责
- 参与游戏角色服装自动化生产相关专项研究，探索针对静态服装模型的自动骨架生成、骨骼绑定与蒙皮权重生成等算法；
- 研究静态服装模型的物理代理网格（Simulation / Proxy Mesh）自动生成技术，包括网格简化、拓扑处理、几何特征提取以及原始模型与代理模型之间的数据映射；
- 调研并复现计算机图形学、几何处理、角色绑定、蒙皮、布料模拟等相关领域的前沿论文与工业界方案，并结合实际游戏资产进行效果验证；
- 设计相关算法的评估方法和实验流程，从绑定质量、形变效果、泛化能力、性能等角度进行分析与优化；
- 将验证有效的算法开发为原型工具，并配合团队推动其在实际游戏美术生产流程中的落地。
职位要求
• 计算机、软件工程、计算机图形学、数学或相关专业，本科在读及以上学历； • 扎实的计算机基础知识，熟悉常用数据结构与算法； • 熟悉 C/C++ 或 Python，能够独立完成算法原型开发与实验验证； • 对三维计算机图形学有基本了解，理解 Mesh、Skeleton、Skinning、Transform 等基本概念； • 具备较强的论文阅读、资料检索与技术调研能力，能够快速理解并复现新的算法方案； • 良好的逻辑分析能力，以及强烈的发现问题和解决问题的意愿； • 强烈的求知欲和与之相适应的学习能力； • 良好的沟通能力，能够清晰、准确地向团队成员表达自己的思路、实验结果与结论。 具备以下条件尤佳，但不是必须： • 熟悉计算机图形学、几何处理（Geometry Processing）、角色动画、骨骼绑定或蒙皮相关技术； • 了解 Linear Blend Skinning、Dual Quaternion Skinning、Rigging、Skin Weight Transfer 等相关算法； • 有三维 Mesh 处理经验，了解网格简化、重拓扑、参数化、最近点查询、Signed Distance Field 等相关算法； • 了解布料模拟、碰撞代理网格或游戏角色服装制作流程； • 熟悉 Unreal Engine、Unity、Blender、Maya 等游戏引擎或 DCC 工具中的一种或多种； • 有 SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia、SCA、CVPR 等计算机图形学 / 视觉方向论文阅读或复现经验； • 接触过深度学习、图神经网络、3D Learning 等方向，并对其在自动 Rigging、Skinning 或几何生成中的应用感兴趣； • 有相关课程项目、论文、开源项目、比赛经历或个人 Demo。
