岗位职责
- 全链路纹理生成： 负责构建从“单视图输入”到“高质量全彩纹理输出”的完整技术闭环，重点攻克复杂遮挡结构下的纹理驳杂与细节缺失难题，确保产出满足 3D 彩色打印及定制化手办生产的高标准一致性要求。 核心技术攻关： 主导基于体素颜色场的原生连续纹理建模以实现“内里着色”，研发具备光照解耦能力的生成模型以剔除阴影干扰，并设计针对百万级面片的高效 UV 展开算法，在秒级响应中实现效率与精度的最优平衡。
- 渲染与实物一致性： 深度融合 3D 打印工艺特性，通过算法消除数字模型与物理成品间的视觉落差，解决因光照残留导致的上色不均问题，确保定制产品在多视角下呈现高度一致的色彩还原度与工业级均匀度。 工程化与落地： 与产品及 3D 打印工程师紧密合作，将算法模型转化为高鲁棒性的工程模块，降低对多视角输入的依赖，持续优化推理性能以适配生产环境算力，推动 3D 纹理生成技术在高端个性化定制领域的规模化应用。
- 希望背景： 计算机视觉、图形学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。
- 专业基础： 精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对 Diffusion Model、GAN、NeRF、3D Gaussian Splatting 等生成式 AI 模型有深入理解；具备扎实的计算机图形学基础，熟悉纹理映射、UV 展开、光照渲染原理及 3D 打印工艺流程。
- 项目经验： 有 3D AIGC、纹理合成、图像修复（Inpainting）或多视角几何重建相关项目经验；熟悉体素化数据处理或隐式神经表示（Implicit Neural Representations）者优先；有光照估计、高光/阴影去除或反渲染（Inverse Rendering）相关研究经历者优先。
- 编程能力： 熟练掌握 Python/C++，以及 libigl/CGAL/meshlib 至少一种 C++ 几何算法库；具备良好的代码规范和工程落地能力，能处理大规模 3D 数据（如百万级面片模型）。 加分项： 在 CVPR, ICCV, ECCV, SIGGRAPH, NeurIPS 等顶级会议发表过 3D 生成或纹理相关论文者；有开源 3D 生成项目贡献或 GitHub 高星项目作者；熟悉 3D 打印切片软件底层逻辑或有相关行业落地经验。
职位要求
招聘官网未单独提供职位要求，请前往官网核实。
