通义研究型实习生-稀疏视角下的体育场景重建与渲染
任职要求
1. 博士/硕士研究生，计算机、数学等相关专业优先。
2. 有扎实的3D视觉、深度学习理论基础，对MVS、NeRF、3DGS相关技术研究感兴趣。
3. 在计算机…工作职责
NeRF&3D GS是很有潜力的新兴3D重建技术，这几年获得非常大的关注，有非常多的进展，但是实时训练和渲染一直是难以克服的问题。本项目拟通过快速、泛化NeRF、3DGS等方法，基于多视角图像的输入，在秒级时间内完内物体、场景重建和新视角图像渲染。
基于开源的 Diffusion 图像和视频生成模型，构建基础推理和训练引擎，探索前沿的 AIGC 技术，具体职责包括： 1、加入魔搭社区 DiffSynth-Studio 等开源项目的开发，接入先进的图像和视频生成模型，为业界提供领先的推理和训练引擎基建。 2、基于丰富的开源模型生态，探索 AIGC 技术的全新能力，开展多元化的科研项目，包括但不限于图像生成的思维链、跨模态模型的能力集成、理解-生成统一架构模型等，发表高水平学术论文。 3、参与魔搭社区的运营活动，为新模型的开源提供技术支持，推动 AI 技术的普及推广。
阿里巴巴通义实验室-对话智能团队 以大模型对话技术为核心，研究及应用方向包括智能客服、个性化对话、角色扮演、分身复刻、社交智能、数字人等，主要业务场景包括： (1) 通义晓蜜—阿里云智能客服，国内对话式AI市占率第一； (2) 通义星尘-类人智能体创作平台。2020年以来，围绕预训练、对话智能、大模型等方向发表80+篇国际顶会论文，欢迎对大模型感兴趣的你加入我们，一起创造人机对话的未来。 拟研究技术方向： 1. 角色扮演技术（Role-Playing Agent）的研究，在相关性、人设一致性、吸引力、情感、道德等维度取得显著提升； 2. 分身复刻（Character AI）的研究，探索角色所处虚拟世界建模与演化； 3. 数字专家的研究，包括用户心理推断、策略搜索推理等技术； 4. 多模态Character模型的研究，包括语音端到端角色对话模型。
当前视觉语言模型（VLM）以通用图片和视频理解为主，而人物往往是图片或视频的重要组成部分，因此对图片、视频中的人物进行精准、精细的理解非常重要。本项目重点围绕人物视频，对视频中人物的行为变化、人与人的互动行为、人与物的互动行为等使用文字的方式进行理解。
3D数字人技术作为一项前沿科技，在娱乐、教育、医疗等多个领域展现出巨大的应用潜力。近年来，视觉语言大模型的突破性进展，为3D数字人的多模态交互提供了新的契机。我们希望研发新的模型、算法，利用多模态基础模型的跨模态信息处理能力，提升了3D数字人和用户交互的真实感和沉浸感，从简单的命令响应式交互向情感计算、意图理解等高级功能转变。