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优酷优酷-算法工程师-计算机视觉(AIGC 3D/视频生成方向)-北京

社招全职地点:北京状态:招聘

任职要求


1、人工智能、计算机及相关相关专业博士或硕士,在视觉生成、计算机视觉、多模态等领域基础扎实
2、代码能力扎实 ,熟练掌握PyTorch开发,有PyTorch分布式训练经验
3、熟悉生成模型(VAE,Diffusion Models,DiT)
4、对于生成相关技术有热情,热衷于探索前沿技术,渴望做出好的成果

工作职责


1、研究和探索可控的视觉内容生成技术,负责视觉内容生成模型等相关算法的研发和落地,结合公司业务场景进行相关策略迭代
2、探索时空内容可控生成技术,包括图片/视频风格迁移、镜头控制、空间一致性控制等
3、持续跟踪图像和视频生成领域的最新技术动态,评估并实施前沿技术,推动技术在公司产品中的应用与创新
包括英文材料
OpenCV+
PyTorch+
相关职位

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实习虎鲸文娱2026

1、研究和探索可控的视觉内容生成技术,负责视觉内容生成模型等相关算法的研发和落地,结合公司业务场景进行相关策略迭代; 2、探索时空内容可控生成技术,包括图片/视频风格迁移、镜头控制、空间一致性控制等; 3、持续跟踪图像和视频生成领域的最新技术动态,评估并实施前沿技术,推动技术在公司产品中的应用与创新。

更新于 2025-05-06
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校招虎鲸文娱2026

1、研究和探索可控的视觉内容生成技术,负责视觉内容生成模型等相关算法的研发和落地,结合公司业务场景进行相关策略迭代 2、探索时空内容可控生成技术,包括图片/视频风格迁移、镜头控制、空间一致性控制等 3、持续跟踪图像和视频生成领域的最新技术动态,评估并实施前沿技术,推动技术在公司产品中的应用与创新

更新于 2025-08-05
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校招通义2026届秋

团队介绍: 近年来,以大模型为核心的生成式人工智能技术发展取得了突破性进展,视觉内容创作领域展现出前所未有的技术潜力与广泛的应用前景。我们在数字人、视觉理解、2D/3D生成&编辑、人机交互等领域深耕多年,拥有丰富的学术积累与工程实践经验。过去几年,团队在顶级会议发表论文50余篇,相关成果已在阿里集团内外如教育、培训、客服、社交等多场景落地,在多家主流手机厂商中实现深度集成,也成功服务于奥运会、亚运会、春晚等盛会,累计数亿次调用。 如果你对研发规模化的AIGC解决方案感兴趣,期望在计算机视觉、图形学与机器学习领域持续创新,推动图像、视频与3D内容创作的普惠化和产业化发展,欢迎加入我们共同探索生成式AI在视觉内容创作中的无限可能。 岗位职责具体职责包括但不限于: 1.负责视觉生成模型的核心理论与前沿进展相关研究,通过算法创新与性能优化,提升多模态内容的生成质量、多样性与可控性。 2.负责图像/视频生成、编辑与理解等的核心算法研发、系统研发和产品开发,包括文生图/视频、图生图/视频、图像/视频修复、图像/视频编辑、风格迁移等。 3.负责2D/3D数字人核心算法研发、系统研发和产 品开发,包括基于2D/3D数字人重建、2D/3D数字人生成、姿态估计、表情驱动、语音驱动等。 4.负责面向场景的空间智能算法研究、产品开发,包括子弹时间系统、4D体积视频、3D感知、空间定位等。 5.探索理解生成统一的新范式,以及更加高效的多模态生成Scaling方法,包括但不限于高效attention设计、人类反馈和强化学习、模型蒸馏、训练/推理优化、多模态Tokenizer研究。

更新于 2025-08-07
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社招A11449

团队介绍:V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目(AI分身/小火人等)业务方向,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域,通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等,当前已上线和开展中的项目包括直播大模型(助播/伴播/独播)、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍: 背景:随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用,3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域,3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而,传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术,存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈,难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来,以生成式人工智能(AIGC)为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展,但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合,实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成,形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快,品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战: 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法,存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题,但仍然存在如下挑战 1. 表征困难:与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同,3D模型由于其多模态(如几何、纹理、材质等)、结构复杂和高维度等特性,使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关,且动态复杂度高。因此,如何高效地表征3D几何形状和3D动作,同时确保高品质的生成,仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难:模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性;动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足:3D数据标注成本高、多模态对齐难度大,且现有公开数据集规模有限,导致大模型训练面临数据不足的问题;如何把相关模态数据(图像、视频)利用起来,提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善:缺乏统一的3D生成质量量化指标,现有评价多依赖人工主观判断,难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性,因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发,如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作; 2、负责关键场景的算法优化,构建高质量的模型和Agent系统,提升业务效果; 3、跟踪AI前沿技术进展,推动前沿技术的产品化落地。

更新于 2025-05-27