米哈游【日常实习】3D生成研究员
任职要求
1.计算机图形学或计算机视觉等相关专业优先； 2.参与3D大模型训练、数据处理等工作和项目； 3.熟练掌握python，熟悉Diffusion算法的理论推导及实现代码，三维模型表示，三维模型生成等相关技术，关注相关领域的最新进展； 4…
工作职责
追踪三维生成大模型方向前沿算法，负责可行技术方案实现。
围绕生成的前沿研究与落地探索，实习生可选择参与以下任一或多个方向的探索： 1、参与图生 3D（Image-to-3D）模型的 condition 控制研究，包括图像条件、文本条件、深度/法线/分割等多模态提示； 2、研究资产级三维生成大模型算法，提升artist-like mesh的生成能力；探索多模态输入和条件控制，提升生成结果的规整性和可控性； 3、参与3D虚拟人动画方面的一些技术探索，比如高表现力的肢体运动生成、语音驱动手势、用AI技术提升虚拟人真实感等； 4、围绕生成式模型的前沿研究与落地探索，聚焦于模型架构、时序建模与表征学习 等核心问题，推动生成模型在时间序列场景下的能力提升，包含：Diffusion MoE 方向、时序扩散生成方向、表征学习方向。
核心职责与研究课题 1、物品3D大模型：聚焦淘宝商品的高还原度3D建模，产出比例结构、细节丰富度与实际物品具有高度一致性的3D模型 • 基于稀疏图片的3R建模技术，支持动态/静态场景，输出高精度位姿、点云、深度图、体素结构等信息； • 设计3D VAE算法，构建高效3D数据表示（点云/网格/体素），实现3D数据的高效压缩，提升模型在几何重建、纹理生成和潜在空间控制方面的性能； • 结合自回归（AutoRegressive）、强化学习（Reinforcement Learning）等技术，提高3D生成的精度、可控性和泛化性； • 突破材质属性预测与生成技术，实现PBR材质预测、可控高清材质生成等，重点关注文字、纹理细节效果； 2、数字人3D大模型：打造高写实数字人，产出细节丰富（尤其是人脸）、可驱动的3D模型 • 3D数字人生成算法，结合3DGS的表征能力和DiT的生成能力，实现端到端生成细节丰富、分辨率>1024的高精度人体3D模型，同时透出人体姿态等信息； • 3D数字人驱动技术，实现人体组件化、层次化拆解，实现自动化骨架绑定与蒙皮，确保驱动自然流畅。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ④有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与构建机器人仿真数据生成链路及仿真环境，支持机器人大模型研发； 2、探索前沿仿真技术在具身数据生成、模型训练与模型评测的应用； 3、探索仿真内模型能力在现实机器人平台的部署与应用，推动实现模型能力迁移。