CV算法实习生—AIGC方向

涵盖以下三个子方向

图像/视频生成方向

• 1、参与图像生成、视频生成、多模态生成等相关算法研发； 2、跟踪前沿生成式模型，包括但不限于Stable diffusion、DiT、FLUX、Qwen-Image、WAN、Z-Image等算法模型； 3、探索大模型在图像与视频内容生成中的应用与优化方案； 4、参与高质量数据构建、训练策略设计及模型效果优化。

图像/视频编辑方向

• 1、参与图像编辑、视频编辑、可控生成、指令编辑等相关算法研究； 2、包括但不限于Inpainting、Outpainting、风格迁移、局部编辑、人像美化、多图融合等任务； 3、探索基于多模态大模型（MLLM）的prompt改写方案； 4、优化编辑模型在实际业务场景中的稳定性与泛化能力。

图像/视频复原方向

• 1、参与图像/视频的增强与复原相关算法研发，包括超分辨率、去噪、去雨、去雪、去模糊、去反光、去阴影、低光增强等任务； 2、研究生成式方法在图像复原中的应用； 3、负责模型训练、调优及实际落地效果提升； 4、推动算法在移动端及工程系统中的部署优化。

基础要求

• 1、计算机、软件、人工智能、自动化、数学、电子信息等相关专业硕士/博士在读； 2、扎实的深度学习基础，熟悉计算机视觉相关方向，有Diffusion、GAN、Transformer、LLM/MLLM等相关研究经验； 3、具备优异的论文阅读、复现和问题分析能力，有图像/视频生成、图像/视频编辑、图像/视频复原等方向研究经验； 4、熟练掌握Python，熟悉PyTorch等深度学习框架，有较强的工程实现能力和科研探索精神； 5、每周可实习4天及以上，实习周期不少于6个月。

加分项

• 1、第一作者或共一发表过（含在投）顶会/顶刊（CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI、SIGGRAPH、TPAMI、TIP、TMM等）论文； 2、第一作者或共一获得过顶会（CVPR/ICCV/ECCV）组织的学术竞赛前三名成绩。