通义研究型实习生-多模态理解和生成统一模型(图像+视频+音频方向)
任职要求
1、在读博士,计算机视觉、多模态理解和表征学习、Vision-Language理解和生成大模型相关训练经验和落地经验者优先。 2、熟练掌握计算机视觉领域的基础理论和方法,熟悉PyTorch等主流深度学习框架。 3、有计算机视觉及模式识别领域顶会(CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS/ICLR)或顶刊(TPAMI/IJCV) 者优先。
工作职责
1、理解-生成融合范式: 研究理解模型和生成模型的有效融合范式,例如探索Diffusion-Transformer (DiT) 和 Auto-Regressive (AR) 模型的融合与交互方式。 2、融合音频数据的统一模型: 将音频数据融入现有的多模态理解和生成框架,构建更全面的多模态统一模型。 3、统一Tokenizer研究: 探索适用于图像、视频、音频等多种模态生成和理解的统一Tokenizer,提高模型的泛化能力和效率。
研究领域: 人工智能 项目简介: 多模态模型在图像生成、文本生成、语音合成等多个领域取得了显著进展。然而,现有的多模态模型往往侧重于单一任务,如生成任务或理解任务,缺乏在生成和理解之间建立有效互动的机制。这种割裂导致了模型在处理复杂任务时的局限性,例如生成高质量的图像或文本时缺乏丰富的语义信息,而在理解和推理任务中又难以捕捉到低层次的视觉细节。 此外,当前最新的自监督学习(如SD-DiT,Return of Unconditional Generation)和一些生成模型的研究(如Representation Alignment for Generation)表明,生成任务和理解任务之间存在互补关系。生成任务能够提供低层次的视觉细节,有助于提高表示学习的质量;而理解任务则能够提供高层次的语义信息,有助于生成模型生成更具意义的内容。因此,构建一个能够同时处理生成和理解任务的统一模型,对于推动多模态模型的发展具有重要意义。 技术价值 多模态生成与理解的互补:通过将生成任务与理解任务相结合,可以生成更具语义丰富性和视觉细节的高质量图像和文本,满足更多应用场景的需求。 提升表示学习质量:生成任务提供的低层次视觉细节可以增强表示学习的质量,提高模型在理解和推理任务中的表现。 创新研究方法:探索生成任务和理解任务之间的相互作用机制,为多模态模型的理论研究提供新的视角和方法。 业务价值 提升用户体验:在探一探和支小宝等多模态多任务耦合的复杂场景中提升性能,改善用户留存。 拓展应用场景:通过统一模型和更高性能有助于探索更多复杂业务落地。
研究领域: 人工智能 项目简介: 原生多模态模型在设计时原生支持多模态,通过在音频、视频、图片、文本等多模态序列上进行预训练,可以理解、生成 或 操作 不同模态组合 ,原生多模态也被认为是继NLP大模型后实现AGI的必经之路。本课题主要研究原生多模态的核心问题, 包括但不限于: 1. 研究多个模态进行混合训练并实现各模态各任务均衡的方法 2. 研究理解和生成任务的统一框架,实现理解和生成任务的相互促进 3. 提升多模态in-context能力机制及提升多模态in-context learning能力
欢迎加入阿里巴巴数字人团队! 如果你对以下领域感兴趣,并希望在实际项目中积累经验,欢迎加入我们! 你将参与的工作: 个性化数字人形象生成系统 在海量用户数据和先进技术支持下,协助开发能够生成千人千面个性化虚拟形象的系统。 学习并应用基础的图像处理和生成模型,帮助提升系统的定制化能力。 高表现力肢体表情驱动技术研发 参与研发基于动作捕捉、表情合成和实时渲染技术的数字人表情和肢体动作驱动系统。 协助优化现有技术,使数字人的表情和动作更加自然流畅,增强情感表达能力。 核心技术难题攻克 在导师指导下,学习和探索基于扩散模型的高质量数字人生成技术。 多模态统一大模型的应用 了解并参与多模态信息融合的研究,结合图像、文本、音频等多种信息,构建具备理解能力和生成能力的数字人系统。 协助解决业界尚未突破的技术瓶颈,推动技术创新。 相关研究课题细分方向: 数字人形象定制与风格化迁移 协助开发和优化数字人形象定制生成能力,适配不同的实时互动场景。 学习并应用基本的图像处理和生成算法,提升系统的灵活性和适应性。 数字人表情与肢体动作驱动 在导师指导下,参与数字人表情和肢体动作驱动技术的研发。 协助测试和优化现有系统,使其表现力更接近真人水平。 数字人多模态理解感知能力 参与构建数字人与用户的实时交互系统,提升其理解和响应能力。 协助进行多模态信息融合实验,增强数字人的个性化服务能力。 我们期待你是: 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的在校学生(本科或研究生)。 对数字人技术有浓厚兴趣,愿意在实践中学习和成长。 具备一定的编程基础(如Python、C++),熟悉常用的数据处理和机器学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者优先。 良好的团队合作精神和沟通能力。 加入我们,你将获得: 丰富的实战经验和前沿技术的学习机会。 导师一对一指导,助力你的职业发展。 参与影响亿级用户的大规模项目,感受技术带来的巨大价值。 开放包容的工作环境和充满活力的团队氛围。 让我们一起定义未来数字人的无限可能,期待你的加入!
随着数字化和信息技术的迅猛发展,音视频内容的生成和理解成为了研究的热点。传统的音视频处理方法往往依赖于特定领域的知识,难以实现跨领域的统一理解。近年来,深度学习和大模型技术的崛起为解决这一问题提供了新的思路。 尤其是如GPT-4o这样的先进语言模型,展现了在文本理解和生成上的强大能力。通过构建音视频数据的多模态大模型,可以实现对音视频内容的深入理解与高效生成。这样的模型不仅能够提升音视频内容的质量,还能增强用户体验,应用于娱乐、教育、医疗等多个领域。 此外,提升模型在音视频场景中的推理能力和交互性,能够实现更为智能的内容推荐与创作辅助。综上所述,围绕音视频统一理解生成大模型的研究,具有重要的理论意义和广泛的应用前景,为未来的数字内容创作奠定了坚实基础。 为实现音视频数据的多模态大模型,存在的挑战包括但不限于: 1、生成模型的可扩展性: 如何构建可扩展的生成模型,能够处理不同类型的音频和视频数据?例如,如何让模型适应不同的编码格式、采样率和分辨率? 2、噪声鲁棒性: 如何提升模型对音频和视频噪声的鲁棒性?特别是在实际应用环境中,常常会遇到不同类型的噪声干扰。 3、跨模态的语义理解: 如何提高模型对跨模态内容的语义理解能力?包括如何在生成过程中保持音频与视频内容的一致性,以及如何避免模态间的误解。 4、实时处理能力: 如何优化模型以达到实时处理的能力,尤其是在需同时处理音频和视频流的应用场景中,如视频会议、直播等?