小红书图像增强算法实习生

1、负责研发基于diffusion的low-level视频处理算法，专注于提升算法性能，包括但不限于网络架构设计（VAE和DIT）、算法优化、大规模数据处理以及Diffusion模型保真性提升； 2、负责研发基于diffusion的视频压缩和生成框架，致力于突破视频生成极限，涉及图像/视频压缩算法的创新设计和优化； 3、负责跟进和探索业界前沿视频修复技术，并根据业务需求进行创新和性能提升。

职位描述 1. 参与影像画质增强算法预研工作，包括但不限于降噪、去模糊、超分辨率、插帧 等任务 ； 2. 参与图像编辑类算法预研工作，包括但不限于上色、去炫光、去反光、美颜等任务； 3. 参与图像配准类算法预研工作。

职位描述： 1. 负责视频/图片前处理修复增强算法的研究与落地，包括但不限于超分、降噪、去模糊、人像修复等； 2. 负责在视频/图片画质还原领域探索diffusion生成式模型的应用与落地；

本课题的研究目标是优化AI与人类的多模态交互体验，通过研发能够融合文本、视觉和语音等多种模态的自然交互机制，使AI系统能够通过理解图像内容、语音语调和情感等非文本信息增强交互效果。 研究将探索情境感知与个性化适应技术、多轮多模态交互中的意图理解与记忆保持能力，以及跨模态信息的整合与表达方式，使AI系统能够更好地理解用户通过不同感知通道传达的需求，提供视觉和语音层面的情感共鸣，并在长期多模态交互中不断适应用户偏好，实现更加流畅、高效且人性化的人机协作。