米哈游2D美术（AI方向）

1、参与2D美术工作中AI工具的使用探索，能够参与输出高品质、符合项目风格需求的美术内容； 2、拥有扎实的美术基础，具备出色的结构意识，并能熟练运用平面构成进行设计； 3、能以项目角度出发，保证产出风格统一性及各环节表现的质量； 4、对AI工具的使用有探索意识，搭建相应的工具、管线，服务于研发和生产。

1、主导游戏 2D 资源（贴图、精灵图、场景图等）的 AI 处理技术研发，重点攻克语义分割、贴图压缩、图像超分 / 修复、风格迁移等核心方向； 2、独立优化算法性能与效果，平衡处理速度、画质呈现与存储占用，适配游戏资产制作、画质优化等实际业务场景； 3、跟进计算机视觉领域前沿论文，完成算法复现、工程化落地及效果迭代，形成可复用的技术方案； 4、牵头搭建 2D 图像 AI 处理工具链或服务接口，与美术、引擎团队深度协作，提升游戏 2D 资源生产效率与最终呈现质量。

1.负责构建面向生成式AI的高质量训练数据集，涉及图像、动画、3D模型等多元美术资产的自动化处理流水线（采集、清洗、修复、增广）； 2.主导数据基础平台的建设，设计可扩展的架构以支持多模态数据（如2D/3D资产）的高效管理与协同，确保数据安全、版本控制与跨团队流转效率； 3.研发智能标注工具链，集成主动学习、半自动化标注等技术，降低人工成本，提升数据标注精度与效率。

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。