腾讯音乐腾讯音乐美颜图像算法研究员

作为核心算法成员，参与AI图像相关算法研发，主要服务于下一代智能相册系统。主要工作包括： 一、图像理解方向： 1）开发基于多模态语义的图像理解算法：人物识别、事件聚类、情绪识别、场景识别等；构建个性化的图像语义标签体系； 2）设计图像内容质量评估模型（重复、模糊、人脸表情等）提升用户体验； 3）探索RAG、多模态图像大模型、文本大模型联动下，agent能力建设和开发。 二、 图像AIGC方向（创作与编辑）： 1）研究并实现图像生成与编辑算法，如背景替换、人像美化、风格迁移、文生图，图生图等； 2）参与基于 Diffusion基础模型训练； 3）参与ControlNet、Inpainting、aigc编辑大模型等前沿应用模型的业务开发和落地；

方向一： 1.负责针对相机的计算成像的算法原型研发和演进 - 基础图像算法如3R(NoiseReduction, SuperResolution, HDR), 多帧多摄等； - 图像后处理算法如美颜、色彩映射，图像渲染等； - 软硬件结合图像算法如ISP（image signal processor)算法的开发调优、白平衡、自动对焦、自动曝光控制，色彩还原，多摄立体视觉，防抖算法的迭代进化等； 2.AI技术应用影像业务，利用机器学习，深度学习，模型压缩及小型化等前沿技术，解决low-level画质处理，语义理解等多领域核心问题，整体提升用户体验和业务价值； 3.针对android平台和手机soc芯片的图像处理算法架构设计的基础研究，实现全链路影像处理链路的端到端性能最优设计；针对图像/视频效果进行标准定义和定量评测的理论研究； 4.对于前沿技术的动态进行追踪，主导高校产学研合作或供应商技术合作，实现新的影像算法领域探索和技术创新。 方向二： 1.模型性能分析与优化 1)负责影像端侧模型性能分析与调优，包括推理速度、内存占用、功耗等关键指标优化； 2)设计并优化量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，推动算法在移动端的高效部署； 3)针对GPU/NPU/DSP等硬件特性模型结构，识别模型运行中的瓶颈并提出改进方案，提升端侧推理效率。 2.技术预研与落地 1)跟踪行业前沿技术（如大模型端侧优化、模型压缩等），完成技术验证并推动业务落地； 2)协同算法团队优化模型架构，平衡性能与精度需求。 3)与硬件、系统框架团队合作，优化底层驱动及系统资源调度策略，提升模型运行效率；

1.负责针对相机的计算成像的算法原型研发和演进 - 基础图像算法如3R(NoiseReduction, SuperResolution, HDR), 多帧多摄等； - 图像后处理算法如美颜、色彩映射，图像渲染等； - 软硬件结合图像算法如ISP（image signal processor)算法的开发调优、白平衡、自动对焦、自动曝光控制，色彩还原，多摄立体视觉，防抖算法的迭代进化等； 2.AI技术应用影像业务，利用机器学习，深度学习，模型压缩及小型化等前沿技术，解决low-level画质处理，语义理解等多领域核心问题，整体提升用户体验和业务价值； 3.针对android平台和手机soc芯片的图像处理算法架构设计的基础研究，实现全链路影像处理链路的端到端性能最优设计；针对图像/视频效果进行标准定义和定量评测的理论研究； 4.对于前沿技术的动态进行追踪，主导高校产学研合作或供应商技术合作，实现新的影像算法领域探索和技术创新。

地点：深圳/杭州/南京 作为核心算法成员，参与AI图像相关算法研发，主要服务于下一代智能相册系统。主要工作包括： 一、图像理解方向： 1）开发基于多模态语义的图像理解算法：人物识别、事件聚类、情绪识别、场景识别等；构建个性化的图像语义标签体系； 2）设计图像内容质量评估模型（重复、模糊、人脸表情等）提升用户体验； 3）探索RAG、多模态图像大模型、文本大模型联动下，agent能力建设和开发。 二、 图像AIGC方向（创作与编辑）： 1）研究并实现图像生成与编辑算法，如背景替换、人像美化、风格迁移、文生图，图生图等； 2）参与基于 Diffusion基础模型训练； 3）参与ControlNet、Inpainting、aigc编辑大模型等前沿应用模型的业务开发和落地；