vivo人像摄影 AIGC算法工程师/专家
任职要求
1. 工作年限：3年及以上；CV&ML领域扎实的基础理论和丰富的实践经验,2年以上AIGC算法开发相关工作经验； 2. 精通生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、Stable Diffusion等生成模型； 3. 熟悉深度学习基础知识，以及其在图像理解及图像增强等应用领域上的工作原理和算法流程； 4. 精通Tensorflow/Pytorch/Caffe等框架，深度理解其中一种的实现架构； 5. 熟悉多种基础网络模型，有实际基础模型训练者优先。具有网络结构优化、动态剪枝、定点化等相关的应用经验； 6. 精通Python/C/C++开发，熟悉Linux开发环境。高效的论文阅读及原型实现能力； 7. 有成功训练大型的生成模型经验，有实际应用落地者优先。对新技术、新方法有强烈的热情，理解用户应用场景。 加分项： 1. 有AIGC算法相关的研究论文或项目经验； 2. 有大型图像数据集处理和管理经验； 3. 熟悉了解Face vid2vid、LivePortrait、Hallo 、Sadtalker、EMO、AnimateDiff等视频生成方案者优先。
工作职责
1. 设计、开发和优化AIGC相关算法，熟悉Stable Diffusion框架,包括不仅限于文生图、图生图、文生视频、图生视频。 2. 熟悉并应用ControlNet、Lora、DreamBooth、TextInversion、Adapter类等SD模型控制并在实际项目中应用 3. 跟踪和研究最新的AIGC技术进展，并将其应用于实际项目中。 4. 分析和解决图像生成过程中遇到的技术问题，优化算法性能 5. 与产品、设计和工程团队紧密合作，理解业务需求并转化为技术解决方案,编写和维护技术文档，确保项目代码的可维护性和可扩展性。
人像摄影AIGC算法工程师 1. 设计、开发和优化AIGC相关算法，熟悉Stable Diffusion框架,包括不仅限于文生图、图生图、文生视频、图生视频； 2. 熟悉并应用ControlNet、Lora、DreamBooth、TextInversion、Adapter类等SD模型控制并在实际项目中应用； 3. 跟踪和研究最新的AIGC技术进展，并将其应用于实际项目中； 4. 分析和解决图像生成过程中遇到的技术问题，优化算法性能； 5. 与产品、设计和工程团队紧密合作，理解业务需求并转化为技术解决方案,编写和维护技术文档，确保项目代码的可维护性和可扩展性。
人像摄影AIGC算法工程师 1. 设计、开发和优化AIGC相关算法，熟悉Stable Diffusion框架,包括不仅限于文生图、图生图、文生视频、图生视频； 2. 熟悉并应用ControlNet、Lora、DreamBooth、TextInversion、Adapter类等SD模型控制并在实际项目中应用； 3. 跟踪和研究最新的AIGC技术进展，并将其应用于实际项目中； 4. 分析和解决图像生成过程中遇到的技术问题，优化算法性能； 5. 与产品、设计和工程团队紧密合作，理解业务需求并转化为技术解决方案,编写和维护技术文档，确保项目代码的可维护性和可扩展性。
人像摄影AIGC算法工程师 1. 设计、开发和优化AIGC相关算法，熟悉Stable Diffusion框架,包括不仅限于文生图、图生图、文生视频、图生视频； 2. 熟悉并应用ControlNet、Lora、DreamBooth、TextInversion、Adapter类等SD模型控制并在实际项目中应用； 3. 跟踪和研究最新的AIGC技术进展，并将其应用于实际项目中； 4. 分析和解决图像生成过程中遇到的技术问题，优化算法性能； 5. 与产品、设计和工程团队紧密合作，理解业务需求并转化为技术解决方案,编写和维护技术文档，确保项目代码的可维护性和可扩展性。
1、负责研发基于扩散模型的图生图技术应用在下游任务中，比如人像增强技术、去模糊、影调迁移等； 2、负责研发高质量摄影级别的图生视频技术例如Face vid2vid、LivePortrait、Hallo 、Sadtalker、EMO、AnimateDiff ； 3、在导师指导下发表前沿学术论文，撰写专利，探索AIGC在突破图像处理效果上的可行性。