易车图像算法实习生(J14222)
团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 课题背景： 图形渲染技术是游戏、影视、AR/VR等多媒体应用的重要基础设施与核心技术。随着短视频、直播、元宇宙等场景的爆发式增长，以及AI生成能力对传统图形管线的冲击，用户对实时场景下，内容更泛化，制作流程的效率提升，高画质渲染呈现的需求也急剧上升。当下的移动端算力又难以满足高画质、个性化、低门槛的UGC创作诉求。随着AI技术更进一步的发展，正逐步推动着图形渲染从"确定性算法驱动"向"概率化智能生成"的迁移，为渲染技术带来了新的可能性。 课题挑战： 1、提升渲染上限：传统实时图形渲染框架诞生了近三十年，传统实时渲染框架下的各种技术&工具链已经发展得非常成熟。但随着用户对高质量、高画质的效果内容的需求越来越高，图形渲染的场景、光影复杂度也越来越高，传统的图形光栅化渲染管线越来越难以满足用户对画质效果的需求，在算力更为不足的移动端表现地尤为明显。如何应用AI技术提升渲染性能，是一个充满挑战的课题。 2、减低制作门槛：在用户互动场景中，素材、场景建模的制作成本也变得越来越高昂。用户希望低门槛生成个性化内容，但传统图形渲染技术依赖专业人士建模，门槛极高。如何应用AI技术制作低门槛、个性化资产，同样是一个充满挑战的课题。 3、工作范式革新：在短视频拍摄场景中，传统图形引擎是通过视觉算法、图形渲染算法的结合完成图像视频增强。伴随着人工智能的热潮，AI技术在视频生成领域也有了许多突破性进展。以 Sora、Luma、DreamMachine 为代表的生成式视频模型，正在重构视觉内容生产范式，存在对现有视频处理链路革新的可能性，但也面临许多挑战，如视频一致性、物理仿真正确性、运算复杂度高等等。
团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 课题背景： 图形渲染技术是游戏、影视、AR/VR等多媒体应用的重要基础设施与核心技术。随着短视频、直播、元宇宙等场景的爆发式增长，以及AI生成能力对传统图形管线的冲击，用户对实时场景下，内容更泛化，制作流程的效率提升，高画质渲染呈现的需求也急剧上升。当下的移动端算力又难以满足高画质、个性化、低门槛的UGC创作诉求。随着AI技术更进一步的发展，正逐步推动着图形渲染从"确定性算法驱动"向"概率化智能生成"的迁移，为渲染技术带来了新的可能性。 课题挑战： 1、提升渲染上限：传统实时图形渲染框架诞生了近三十年，传统实时渲染框架下的各种技术&工具链已经发展得非常成熟。但随着用户对高质量、高画质的效果内容的需求越来越高，图形渲染的场景、光影复杂度也越来越高，传统的图形光栅化渲染管线越来越难以满足用户对画质效果的需求，在算力更为不足的移动端表现地尤为明显。如何应用AI技术提升渲染性能，是一个充满挑战的课题。 2、减低制作门槛：在用户互动场景中，素材、场景建模的制作成本也变得越来越高昂。用户希望低门槛生成个性化内容，但传统图形渲染技术依赖专业人士建模，门槛极高。如何应用AI技术制作低门槛、个性化资产，同样是一个充满挑战的课题。 3、工作范式革新：在短视频拍摄场景中，传统图形引擎是通过视觉算法、图形渲染算法的结合完成图像视频增强。伴随着人工智能的热潮，AI技术在视频生成领域也有了许多突破性进展。以 Sora、Luma、DreamMachine 为代表的生成式视频模型，正在重构视觉内容生产范式，存在对现有视频处理链路革新的可能性，但也面临许多挑战，如视频一致性、物理仿真正确性、运算复杂度高等等。
岗位职责： 1、负责计算机视觉相关算法在得物业务场景的预研工作； 2、包括但不限于如下方向：图像检测&分割&识别&跟踪、OCR、AIGC、内容审核、异常检测、多模态、3D视觉（感知、测量、重建）等； 3、跟踪学术界和业界最新进展，并且能够快速在实际业务场景进行论证；
