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职位职责: 1、根据项目美术风格,负责游戏内角色、机甲、怪物、武器等动作的设计与标杆制作,保证动作自然流畅、富有表现力; 2、能够搭建并维护动画设计、制作、表情、动作捕捉、性能等相关规范文档; 3、负责动画资源的整理、上传、调试与管理,熟练运用Unity动画系统,了解动画状态机,与策划、程序协作联调,实现高品质动作打击感与角色手感; 4、关注动画生产流程中的痛点,结合Maya或MotionBuilder等主流动画工具,推动动作捕捉数据采集、修正与精修流程; 5、积极与主美、技术美术、策划等团队成员沟通,推动动画风格与效果统一;参与外包动作资产的需求分解、审核与反馈,确保外包产出高效且高质量。 职位要求: 1、动画或美术相关专业背景,3年以上游戏行业3D动作设计经验,有完整项目经验,例如ACT、射击、ARPG类型项目优先; 2、精通Maya、MotionBuilder等主流动画工具,具备独立完成角色骨骼绑定、动作设计与动画制作的能力,熟悉动作捕捉流程与动作捕捉数据修正; 3、熟悉Unity动画系统,包括Animator、Timeline、动画状态机等模块,具备动画资源整理、导入、管理和引擎内联调经验,能高效实现动作逻辑与打击手感; 4、深刻理解动画原理,对动作规律、姿势造型、节奏、重量感有敏锐把控,具备优秀的镜头感与构图能力,能设计出富有表现力的高品质动作; 5、具备团队协作与沟通能力,能积极推动美术、策划、程序多团队联动,具备任务分解与外包监修经验,热爱游戏、动画和相关艺术,有IP开发或影视动画经验优先。
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50k-100k 经验不限 / 博士内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上职位职责: 团队介绍:V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目(AI分身/小火人等)业务方向,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域,通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等,当前已上线和开展中的项目包括直播大模型(助播/伴播/独播)、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍: 背景:随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用,3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域,3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而,传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术,存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈,难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来,以生成式人工智能(AIGC)为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展,但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合,实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成,形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快,品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战: 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法,存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题,但仍然存在如下挑战 1. 表征困难:与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同,3D模型由于其多模态(如几何、纹理、材质等)、结构复杂和高维度等特性,使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关,且动态复杂度高。因此,如何高效地表征3D几何形状和3D动作,同时确保高品质的生成,仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难:模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性;动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足:3D数据标注成本高、多模态对齐难度大,且现有公开数据集规模有限,导致大模型训练面临数据不足的问题;如何把相关模态数据(图像、视频)利用起来,提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善:缺乏统一的3D生成质量量化指标,现有评价多依赖人工主观判断,难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性,因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发,如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作; 2、负责关键场景的算法优化,构建高质量的模型和Agent系统,提升业务效果; 3、跟踪AI前沿技术进展,推动前沿技术的产品化落地。 职位要求: 1、获得博士学位,人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先; 2、具有优秀的编程能力,熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架; 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验,在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等会议期刊上发表论文者优先; 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型,有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑; 5、具备优秀的分析和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情,具有良好的沟通和团队合作能力。
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50k-100k 经验不限 / 博士内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上职位职责: 团队介绍:V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目(AI分身/小火人等)业务方向,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域,通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等,当前已上线和开展中的项目包括直播大模型(助播/伴播/独播)、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍: 背景:随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用,3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域,3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而,传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术,存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈,难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来,以生成式人工智能(AIGC)为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展,但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合,实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成,形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快,品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战: 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法,存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题,但仍然存在如下挑战 1. 表征困难:与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同,3D模型由于其多模态(如几何、纹理、材质等)、结构复杂和高维度等特性,使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关,且动态复杂度高。因此,如何高效地表征3D几何形状和3D动作,同时确保高品质的生成,仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难:模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性;动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足:3D数据标注成本高、多模态对齐难度大,且现有公开数据集规模有限,导致大模型训练面临数据不足的问题;如何把相关模态数据(图像、视频)利用起来,提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善:缺乏统一的3D生成质量量化指标,现有评价多依赖人工主观判断,难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性,因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发,如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作; 2、负责关键场景的算法优化,构建高质量的模型和Agent系统,提升业务效果; 3、跟踪AI前沿技术进展,推动前沿技术的产品化落地。 职位要求: 1、获得博士学位,人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先; 2、具有优秀的编程能力,熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架; 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验,在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等会议期刊上发表论文者优先; 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型,有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑; 5、具备优秀的分析和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情,具有良好的沟通和团队合作能力。
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50k-100k 经验不限 / 博士内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上职位职责: 团队介绍:V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目(AI分身/小火人等)业务方向,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域,通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等,当前已上线和开展中的项目包括直播大模型(助播/伴播/独播)、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍: 背景:随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用,3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域,3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而,传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术,存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈,难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来,以生成式人工智能(AIGC)为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展,但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合,实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成,形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快,品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战: 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法,存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题,但仍然存在如下挑战 1. 表征困难:与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同,3D模型由于其多模态(如几何、纹理、材质等)、结构复杂和高维度等特性,使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关,且动态复杂度高。因此,如何高效地表征3D几何形状和3D动作,同时确保高品质的生成,仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难:模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性;动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足:3D数据标注成本高、多模态对齐难度大,且现有公开数据集规模有限,导致大模型训练面临数据不足的问题;如何把相关模态数据(图像、视频)利用起来,提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善:缺乏统一的3D生成质量量化指标,现有评价多依赖人工主观判断,难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性,因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发,如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作; 2、负责关键场景的算法优化,构建高质量的模型和Agent系统,提升业务效果; 3、跟踪AI前沿技术进展,推动前沿技术的产品化落地。 职位要求: 1、获得博士学位,人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先; 2、具有优秀的编程能力,熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架; 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验,在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等会议期刊上发表论文者优先; 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型,有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑; 5、具备优秀的分析和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情,具有良好的沟通和团队合作能力。
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50k-100k 经验不限 / 博士内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上职位职责: 团队介绍:V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目(AI分身/小火人等)业务方向,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域,通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等,当前已上线和开展中的项目包括直播大模型(助播/伴播/独播)、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍: 背景:随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用,3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域,3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而,传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术,存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈,难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来,以生成式人工智能(AIGC)为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展,但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合,实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成,形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快,品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战: 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法,存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题,但仍然存在如下挑战 1. 表征困难:与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同,3D模型由于其多模态(如几何、纹理、材质等)、结构复杂和高维度等特性,使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关,且动态复杂度高。因此,如何高效地表征3D几何形状和3D动作,同时确保高品质的生成,仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难:模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性;动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足:3D数据标注成本高、多模态对齐难度大,且现有公开数据集规模有限,导致大模型训练面临数据不足的问题;如何把相关模态数据(图像、视频)利用起来,提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善:缺乏统一的3D生成质量量化指标,现有评价多依赖人工主观判断,难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性,因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发,如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作; 2、负责关键场景的算法优化,构建高质量的模型和Agent系统,提升业务效果; 3、跟踪AI前沿技术进展,推动前沿技术的产品化落地。 职位要求: 1、获得博士学位,人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先; 2、具有优秀的编程能力,熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架; 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验,在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等会议期刊上发表论文者优先; 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型,有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑; 5、具备优秀的分析和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情,具有良好的沟通和团队合作能力。
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8k-10k 经验在校/应届 / 博士内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上职位职责: 团队介绍:V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目(AI分身/小火人等)业务方向,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域,通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等,当前已上线和开展中的项目包括直播大模型(助播/伴播/独播)、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍: 背景:随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用,3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域,3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而,传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术,存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈,难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来,以生成式人工智能(AIGC)为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展,但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合,实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成,形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快,品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战: 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法,存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题,但仍然存在如下挑战 1. 表征困难:与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同,3D模型由于其多模态(如几何、纹理、材质等)、结构复杂和高维度等特性,使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关,且动态复杂度高。因此,如何高效地表征3D几何形状和3D动作,同时确保高品质的生成,仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难:模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性;动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足:3D数据标注成本高、多模态对齐难度大,且现有公开数据集规模有限,导致大模型训练面临数据不足的问题;如何把相关模态数据(图像、视频)利用起来,提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善:缺乏统一的3D生成质量量化指标,现有评价多依赖人工主观判断,难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性,因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发,如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作; 2、负责关键场景的算法优化,构建高质量的模型和Agent系统,提升业务效果; 3、跟踪AI前沿技术进展,推动前沿技术的产品化落地。 职位要求: 1、2026届及之后毕业,博士在读,人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先; 2、具有优秀的编程能力,熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架; 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验,在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等顶会顶刊上发表论文者优先; 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型,有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑; 5、具备优秀的分析和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情,具有良好的沟通和团队合作能力。
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8k-10k 经验在校/应届 / 博士内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上职位职责: 团队介绍:V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目(AI分身/小火人等)业务方向,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域,通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等,当前已上线和开展中的项目包括直播大模型(助播/伴播/独播)、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍: 背景:随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用,3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域,3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而,传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术,存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈,难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来,以生成式人工智能(AIGC)为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展,但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合,实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成,形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快,品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战: 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法,存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题,但仍然存在如下挑战 1. 表征困难:与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同,3D模型由于其多模态(如几何、纹理、材质等)、结构复杂和高维度等特性,使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关,且动态复杂度高。因此,如何高效地表征3D几何形状和3D动作,同时确保高品质的生成,仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难:模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性;动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足:3D数据标注成本高、多模态对齐难度大,且现有公开数据集规模有限,导致大模型训练面临数据不足的问题;如何把相关模态数据(图像、视频)利用起来,提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善:缺乏统一的3D生成质量量化指标,现有评价多依赖人工主观判断,难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性,因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发,如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作; 2、负责关键场景的算法优化,构建高质量的模型和Agent系统,提升业务效果; 3、跟踪AI前沿技术进展,推动前沿技术的产品化落地。 职位要求: 1、2026届及之后毕业,博士在读,人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先; 2、具有优秀的编程能力,熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架; 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验,在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等顶会顶刊上发表论文者优先; 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型,有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑; 5、具备优秀的分析和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情,具有良好的沟通和团队合作能力。
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8k-10k 经验在校/应届 / 博士内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上职位职责: 团队介绍:V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目(AI分身/小火人等)业务方向,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域,通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等,当前已上线和开展中的项目包括直播大模型(助播/伴播/独播)、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍: 背景:随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用,3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域,3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而,传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术,存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈,难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来,以生成式人工智能(AIGC)为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展,但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合,实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成,形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快,品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战: 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法,存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题,但仍然存在如下挑战 1. 表征困难:与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同,3D模型由于其多模态(如几何、纹理、材质等)、结构复杂和高维度等特性,使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关,且动态复杂度高。因此,如何高效地表征3D几何形状和3D动作,同时确保高品质的生成,仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难:模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性;动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足:3D数据标注成本高、多模态对齐难度大,且现有公开数据集规模有限,导致大模型训练面临数据不足的问题;如何把相关模态数据(图像、视频)利用起来,提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善:缺乏统一的3D生成质量量化指标,现有评价多依赖人工主观判断,难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性,因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发,如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作; 2、负责关键场景的算法优化,构建高质量的模型和Agent系统,提升业务效果; 3、跟踪AI前沿技术进展,推动前沿技术的产品化落地。 职位要求: 1、2026届及之后毕业,博士在读,人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先; 2、具有优秀的编程能力,熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架; 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验,在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等顶会顶刊上发表论文者优先; 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型,有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑; 5、具备优秀的分析和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情,具有良好的沟通和团队合作能力。
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岗位职责: 1.参与具体的动作设计任务,审核外包资源,指导外包制作。 2.负责动画系统的创建、迭代和优化,推进动画流程管线。 3.配合主美制定游戏动作风格,输出动作设计模板和规范。 4.配合程序进行合理优化整合,保证动作在游戏中的效果 5.积累和共享动作设计经验,培养新人。 任职要求: 1.对角色动作的节奏、打击力度有较好的把握,对镜头打法理解较深。能保证角色动作符合其角色定位的设计风格要求,重视角色动作的细节刻画; 2.精通3DMAX或MAYA动画模块、骨骼绑定,熟悉动画制作流程; 3.熟悉Unity引擎,对引擎中的动画部分有一定了解; 4.良好的节奏感和POES设计,重视人物性格表达和动画细节的刻画,能够表现流畅、自然的动画效果; 5.熟悉引擎,对引擎内动画效果有一定的了解; 6.热爱游戏行业,具有良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的责任心;
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职位要求: 1、负责游戏中人物和各类怪物、场景物件的动作设计与制作; 2、能够独立为游戏中的主角和怪物设计制作流畅的2D/3D角色动画。 任职资格: 1、具备1年以上游戏公司3D动作制作经验,能适应不同风格变化; 2、熟悉使用相关技术软件和引擎,并有相关经验者优先; 3、对动作必须有良好设计概念,善于利用动作塑造人物的性格、设计个性且漂亮的打斗动作; 4、热爱游戏,良好的沟通协调能力,工作积极主动,良好的团队协作能力。
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岗位职责: 1、负责游戏中各种场景或角色的动作设计和制作,包括死亡、待机、攻击等; 2、根据角色模型把控整体游戏的动作节奏、表现力和还原度等。 任职要求: 1、游戏动画设计、美术等相关专业毕业优先; 2、熟练使用3Dmax或maya软件,精通max动画板块,熟悉各种制作项目风格; 3、熟悉动画制作流程,熟悉人体、动物等动态角色的骨骼构成,以及运动规律有深入的了解; 4、拥有良好的节奏感,有较强的表演能力,熟悉动画原理对角色性格把握准确; 5、至少3-5年3D游戏动作制作从业经验,拥有团队管理经验(组长等)优先考虑; 6、热爱游戏行业,具有良好的沟通能力,有责任心,有志于在游戏行业长期发展。
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工作地点:武侯区天府软件园 周末双休,国家法定节假日休息 五险一金,定期团队建设活动 【工作时间】 周一到周五 9:00-12:00 13:30-18:00 岗位职责: 1. 根据提供的角色,完成其骨骼架设和蒙皮绑定; 2. 根据需求,设计并制作常规人型角色的动作(包含:移动、攻击、技能、待机、死亡等); 任职资格: 1. 不限专业,艺术设计类相关专业优先,能全职实习,了解UE4相关使用经验者优先; 2. 熟悉Max(或Maya、Blender等建模软件); 3. 熟悉人体运动规律,对运动力学有一定的了解; 4. 能够在指导下完成指定工作任务; 5. 热爱游戏、动漫及电影,善于工作和技术上的交流沟通,有团队精神。 6.表现优秀者,有机会转正留用。 • 具有较强的动作表现能力/观察力/想象力,对动作优劣,具有较系统的判别能力 • 热爱游戏动画事业,良好的沟通协调能力,工作积极主动,能适应工作压力,有良好的团队合作精神
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岗位职责: 1.熟练使用Spine、3dmax动画软件进行游戏角色动态设计,能独立制作3D/2D动画。 2.对动画的运动规律了解,并能熟练制作各种风格的角色动画,善于塑造人物性格。 3.擅长骨骼动画,对游戏动作有较深认识,精通动画工作流程,能够相互配合完成工作。 4.负责模型的蒙皮与绑定骨骼,制作动作动画;及时有效率的进行反馈。 职位要求: 1.对于Spine、max动画,特效有一定的资源优化能力,思路清晰明确、可执行度高、善于创新工作方式方法。 2.软件要求:Spine、3Dmax、MAYA\龙骨等2D/3D制作软件; 3、具备3年及以上游戏动作工作经验,有个人代表作品; 4、善于沟通表达,具有团队精神。 该职位诚聘1名2D动作,1名3D动作。欢迎感兴趣的你向我们投递简历。
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*根据能力薪资上不封顶 岗位职责: 1.3D动作制作; 2.蒙皮制作。 任职要求: 1.美术相关专业背景,有良好的美术基础 2.熟练操作3D MAX等软件,精通CS系统 3.熟悉二足、四足等各种物体的运动规律,了解模型布线与蒙皮、动画的关系,能够独立完成角色蒙皮 4.有良好的沟通能力和团队合作精神,责任心强 5.热爱游戏,富有想象力和创造力,积极向上,关注次时代技术的发展 6.请附尽可能多的作品


