米哈游3D生成研究员【实习】
实习兼职程序&技术类地点:上海状态:招聘
任职要求
1、熟练使用 PyTorch,具备独立调试模型能力;
2、熟悉至少一种扩散模型结构:UNet / DiT / Transformer;
3、了解或使用过 2D → 3D 生成模型中的任意一种:clay/trellis/tripoSG/hunyuan3d;
4、具备基础 3D 处理能力,至少熟悉以下任一内容:Open3D…登录查看完整任职要求
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工作职责
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、基于现有 3D 生成模型(如 3dshape2vecset/trellis),进行局部模块微调、LoRA 调优或条件注入实验; 3、构建数据闭环,包括:白膜、线框渲染等; 4、设计并实现自定义 Conditioning 方法,如:图生 3D 的 ControlNet-like 模块、UNet/DiT 中的条件 token 注入、lora方式。
包括英文材料
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
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实习算法序列
在资深研究员的指导下,参与基于世界模型的自动驾驶仿真器研发与原型系统实现,重点包括以下方向的探索与验证: 1、面向 DrivingDiffusion/World Model 的交通行为生成算法研究与优化,完成模型复现、算法原型实现并应用于真实仿真任务中; 2、基于车辆录制采集素材数据开展 Video-to-Simulation 场景重建,包括 3D 几何重建、轨迹解析、场景结构化等模块的探索与实现; 3、探索 世界模型(World Model)、动态场景生成、神经渲染(3DGS/NeRF)等前沿技术在自动驾驶仿真引擎中的应用,并构建可运行的 Simulation Engine 原型; 4、开展相关前沿算法调研,撰写技术报告,必要时发表高水平论文或技术成果。
更新于 2025-12-09上海