岗位职责
- 动作生成算法研发:设计与落地骨骼动画的生成与控制算法,覆盖locomotion、交互、战斗、过渡(in-betweening)等场景,兼顾动作质量、响应性与可控性;
- 前沿方案调研与选型:跟踪并复现业界主流与最新方案(如 PFNN / MANN、Motion Matching及 Learned Motion Matching、Motion Diffusion Model 系列、自回归运动扩散、Flow Matching文本到动作等),结合项目需求做技术选型与优化;
- 物理动画与神经网络结合:探索物理仿真与学习方法的融合(如 DeepMimic / AMP / ASE强化学习控制、物理引导扩散 PhysDiff / Diffuse-CLoC / PDP等),提升动作的物理合理性与鲁棒性;
- 控制信号与可控生成:构建轨迹、目标点、文本、末端约束等条件信号到动作的映射与对齐,支持交互式、实时的动作控制;
- 引擎集成与端侧部署:将动作模型集成进游戏引擎,完成推理加速、量化裁剪与端侧(移动端/ PC)部署,保障运行时性能与内存预算;
- 工具与插件开发:在游戏引擎与 DCC 软件中开发动作相关工具与插件,打通数据采集、清洗、训练到运行时的工程链路,提升迭代效率。
职位要求
- 计算机 / 数学 / 图形学 / 自动化相关本科及以上;3年以上角色动画、动作生成或相关算法研发经验;
- 有骨骼动画生成与控制的实际项目经验,熟悉业界方案(PFNN、MANN、Motion Matching等),了解基于扩散 / VAE / Flow Matching 等生成式动作方法;
- 熟悉物理动画与神经网络结合的方法,理解物理仿真、强化学习在角色控制中的应用;
- 熟悉游戏引擎与 DCC 软件的使用及动作插件编写,熟悉 UE 动画蓝图(Animation Blueprint)与Unity 动画状态机(Animator / Mecanim),掌握 IK / FK、动画重定向、混合空间等方法;
- 熟悉动作模型的训练全流程,具备在引擎内进行端侧部署与推理优化的经验;
- 扎实的编程能力(C++ / Python),良好的工程习惯与沟通协作能力。