AI训练师-视觉

优缺点分析

角色解读

• 可向高级AI训练师、算法专家方向深耕，专注于AIGC模型研发与创新
• 也可转向AI产品经理或技术管理岗，负责AI视觉业务的规划与落地
• 未来可拓展至更广泛的计算机视觉领域，如视频生成、3D重建等
• 基于Stable Diffusion、Midjourney等工具进行AI图像生成与编辑，实现商品图、虚拟试衣等应用
• 负责深度图像训练、模型优化及Lora模型训练，提升生成效果
• 与团队成员协作，解决模型落地中的技术难题
• 熟练使用Stable Diffusion、Midjourney、Novel AI等主流AI绘画工具
• 掌握Comfy UI、WebUI、Controlnet等插件及其应用场景
• 具备Lora模型训练与优化经验，了解图像生成原理
• 有电商服装AIGC落地经验者优先，需具备良好美术功底和摄影知识

申请策略

• 深入了解希音的业务模式，特别是视觉营销方向
• 准备一份作品集，展示生成的图像效果及优化过程
• 突出Stable Diffusion、Midjourney等工具的使用经验及Lora模型训练项目
• 展示电商服装AIGC落地案例或相关图像生成作品集
• 强调美术功底、摄影知识以及Python编程能力
• 简述对ControlNet、Comfy UI等插件的熟练程度
• 系统学习AIGC模型原理，如扩散模型、LoRA微调技术
• 补充Python编程和图像算法基础，提升开发能力

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化描述项目经验
• 技术问题从原理出发，结合实践经验，注意逻辑清晰
• 展示对图像美学和工程效果的平衡理解
• 请描述你使用Stable Diffusion进行图像生成的一个项目，包括选型、优化和效果评估
• Lora模型训练中，你如何选择数据集和超参数？遇到过哪些问题？
• ControlNet有哪些常用模型？在电商场景中如何应用？
• 你有电商服装AIGC落地的实际经验吗？具体做过什么？
• 如何评估生成图像的质量？从技术或美学角度谈