阿里巴巴1688-3D AIGC 算法工程师 / 专家 (3D 纹理与色彩生成方向)-杭州
任职要求
1、希望背景： 计算机视觉、图形学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。 2、专业基础： 精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对 Diffusion Model、GAN、NeRF、3D Gaussian Splatting 等生成式 AI 模型有深入理解；具备扎实的计算机图形学基础，熟悉纹理映射、UV 展开、光照渲染原理及 3D 打印工艺流程。 3、项目经验： 有 3D AIGC、纹理合成、图像修复（Inpainting）或多视角几何重建相关项目经验；熟悉体素化数据处理或隐式神经表示（Implicit Neural Representa…
工作职责
介绍：团队致力于利用 AIGC 3D、柔性制造等颠覆性技术，重构设计与生产链路。在这里，你将直接参与攻克 3D 打印领域“纹理一致性”与“光照干扰”等行业难题，研究成果将直接转化为生产力，赋能千万级用户的创意实现。如果你热爱用 AI 重塑物理世界，渴望在 3D 打印与 AIGC 的交叉点创造奇迹，欢迎加入！ 岗位职责： 1、全链路纹理生成： 负责构建从“单视图输入”到“高质量全彩纹理输出”的完整技术闭环，重点攻克复杂遮挡结构下的纹理驳杂与细节缺失难题，确保产出满足 3D 彩色打印及定制化手办生产的高标准一致性要求。 核心技术攻关： 主导基于体素颜色场的原生连续纹理建模以实现“内里着色”，研发具备光照解耦能力的生成模型以剔除阴影干扰，并设计针对百万级面片的高效 UV 展开算法，在秒级响应中实现效率与精度的最优平衡。 2、渲染与实物一致性： 深度融合 3D 打印工艺特性，通过算法消除数字模型与物理成品间的视觉落差，解决因光照残留导致的上色不均问题，确保定制产品在多视角下呈现高度一致的色彩还原度与工业级均匀度。 工程化与落地： 与产品及 3D 打印工程师紧密合作，将算法模型转化为高鲁棒性的工程模块，降低对多视角输入的依赖，持续优化推理性能以适配生产环境算力，推动 3D 纹理生成技术在高端个性化定制领域的规模化应用。
ꔷ 模型选型与评测：负责跟踪和深度评测业界前沿的Text/Image-to-3D模型（如混元、VAST、Meshy等），建立“文玩”品类的评测基准（Benchmark），从质量、速度、成本、可塑性等多维度输出评估报告，并参与制定技术共建方案。 ꔷ 训练框架搭建：主导或参与自建3D AIGC训练框架，实现SFT（监督微调）、PO（偏好优化）、RLHF以及模型蒸馏等全套“后训练”链路。 ꔷ 模型SFT与强化：深入“文玩”业务场景，构建高质量SFT数据集（如品类黑话、风格化），对底座模型进行微调，使其更懂品类。 ꔷ 可打印性优化：探索使用PO/RLHF技术，构建“高可打印性”偏好数据集，训练AIGC模型使其倾向于生成结构稳定、易于修复、符合制造标准的3D模型，构建核心数据与模型壁垒。 ꔷ 模型优化与部署： 负责3D生成模型的轻量化、蒸馏和加速，优化推理速度和成本，满足平台规模化应用需求。
1. 针对业务需求，定向微调AI图像生成模型； 2. 负责自动/半自动3D资产生成的工作流探索、构建、优化，以提高AI3D生成资产的可用性； 3. 持续关注AIGC领域最新技术动态，快速评估并落地前沿算法到实际业务场景；
1. 针对业务需求，定向微调AI图像生成模型； 2. 负责自动/半自动3D资产生成的工作流探索、构建、优化，以提高AI3D生成资产的可用性； 3. 持续关注AIGC领域最新技术动态，快速评估并落地前沿算法到实际业务场景；
1. 参与研究最前沿的AIGC技术，探索其在游戏研发管线中的应用，把技术转化为优化游戏生产和升级玩家体验的实际解决方案。 2. 基于高质量数据集，参与图像编辑、图像生成后训练、贴图生成、视频生成等相关研发，优化游戏美术生产流程的品质表现和生产效率。 3. 参与VLM多模态算法研发，包括图像/视频/3D内容理解与质量评价的多模态模型训练与优化，提高AIGC Agent的基座模型能力，探索AI在数据管理、资产验收和游戏测试中的实际应用。 4. 参与音频驱动动作生成、动作补间、视频动捕等模型的训练，探索AI在游戏演出中的生产应用。 5. 参与AIGC Agent和游戏生产工具研发，将模型能力接入实际工作流程，帮助美术、TA、程序、策划等团队更高效地完成内容制作、检查和迭代。