米哈游动作生成研究员实习生

面向实时场景的虚拟角色动画生成与控制技术研究与落地，围绕动作补间，动作合成与可控运动，提升角色在交互，移动等场景下的自然度、稳定性与实时性能。

专注于3D虚拟人动画相关技术的研究与开发，实现高效和高表现力的表情生成和肢体动作生成，提升虚拟人的真实感。探索更加可控的动画生成技术，以及3D和视频、音频，以及大语言模型的融合方案。 1. 利用3D动画数据，实现接近GT表现的表情和动作生成； 2. motion representation：研究人体动画数据的表征方式，优化重建和生成效果； 3. 利用视频数据或视频模型，以更可扩展的方式，来实现3D肢体动画的生成； 4. 多模态融合：探索表情/肢体动作生成，和音频模型/大语言模型的深度融合方案； 5. 可控生成：探索虚拟人在不同输入条件下的可控动作生成。

专注于3D虚拟人动画相关技术的研究与开发，实现高效、高性能和高表现力的表情生成和肢体动作生成，提升虚拟人的真实感。 1. 高质量生成：利用3D动画数据，实现接近GT表现的表情和动作生成； 2. Motion Representation：研究人体动画数据的表征方式，优化重建和生成效果； 3. 高性能优化：优化模型效率和推理速度，实现实时的动画生成； 4. 动画融合与迁移：探索不同风格、不同姿势之间的动画融合与迁移技术。

1.面向实时场景的角色动画生成技术探索与落地，围绕动作过渡、动作混合与动作，提升角色在交互、移动等场景下的自然度、稳定性与实时性能。 2.重点关注姿态质量、接触与约束一致性等动画表现。