阿里巴巴3D重建大模型-阿里星

核心职责与研究课题 1、物品3D大模型：聚焦淘宝商品的高还原度3D建模，产出比例结构、细节丰富度与实际物品具有高度一致性的3D模型 • 基于稀疏图片的3R建模技术，支持动态/静态场景，输出高精度位姿、点云、深度图、体素结构等信息； • 设计3D VAE算法，构建高效3D数据表示（点云/网格/体素），实现3D数据的高效压缩，提升模型在几何重建、纹理生成和潜在空间控制方面的性能； • 结合自回归（AutoRegressive）、强化学习（Reinforcement Learning）等技术，提高3D生成的精度、可控性和泛化性； • 突破材质属性预测与生成技术，实现PBR材质预测、可控高清材质生成等，重点关注文字、纹理细节效果； 2、数字人3D大模型：打造高写实数字人，产出细节丰富（尤其是人脸）、可驱动的3D模型 • 3D数字人生成算法，结合3DGS的表征能力和DiT的生成能力，实现端到端生成细节丰富、分辨率>1024的高精度人体3D模型，同时透出人体姿态等信息； • 3D数字人驱动技术，实现人体组件化、层次化拆解，实现自动化骨架绑定与蒙皮，确保驱动自然流畅。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ④有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。

T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2026年11月及以后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 1、物品3D大模型：聚焦淘宝商品的高还原度3D建模，产出比例结构、细节丰富度与实际物品具有高度一致性的3D模型 • 基于稀疏图片的3R建模技术，支持动态/静态场景，输出高精度位姿、点云、深度图、体素结构等信息； • 设计3D VAE算法，构建高效3D数据表示（点云/网格/体素），实现3D数据的高效压缩，提升模型在几何重建、纹理生成和潜在空间控制方面的性能； • 结合自回归（AutoRegressive）、强化学习（Reinforcement Learning）等技术，提高3D生成的精度、可控性和泛化性； • 突破材质属性预测与生成技术，实现PBR材质预测、可控高清材质生成等，重点关注文字、纹理细节效果； 2、数字人3D大模型：打造高写实数字人，产出细节丰富（尤其是人脸）、可驱动的3D模型 • 3D数字人生成算法，结合3DGS的表征能力和DiT的生成能力，实现端到端生成细节丰富、分辨率>1024的高精度人体3D模型，同时透出人体姿态等信息； • 3D数字人驱动技术，实现人体组件化、层次化拆解，实现自动化骨架绑定与蒙皮，确保驱动自然流畅。

- 参与跨团队协作，将研究原型转化为可扩展的系统。 - 参与神经重建流水线中算法与模型的开发。 - 探索并实验前沿（SOTA）神经重建方法，例如 3DGS、NeRF、Gaussian Splatting 等。 - 支持模型训练、评估与集成，服务于自动驾驶真实应用场景。 - 构建并维护用于评估和可视化模型性能的工具。 - 产出高质量论文，或将算法应用于实际业务场景中。

1. 协助参与游戏 3D 内容重建技术的研发与优化，包括 NeRF、3DGS、稀疏 / 稠密重建等方向的原型验证与技术调研； 2. 配合团队探索 3D 重建技术与游戏生产管线的集成方案，参与 AI 工具的初步开发与测试； 3. 跟进 3D 重建领域前沿论文，在指导下完成算法复现、小型验证项目，协助解决技术问题； 4. 配合策划、美术团队，参与 3D 重建技术的需求对接与效果迭代，积累项目落地经验。