前沿技术攻坚与复现:跟踪并实现 AIGC 领域的 SOTA 算法,包括但不限于基于 Diffusion Models、Autoregressive Models 的大规模预训练架构
针对图像生成的控制性(Controllability)、一致性(Consistency)等前沿问题进行深度优化
2.图像编辑与可控生成:研发基于 Mask、Text-prompt 或 Reference Image 的精准编辑算法
解决非刚性形变下的语义保持、局部重绘(Inpainting)与风格迁移中的伪影问题,提升算法在复杂场景下的鲁棒性
3.数字人建模与驱动:研究基于Flow Model、Consistency Model的数字人建模算法
研究长视频生成、IP保持、动作驱动等难点,追求高质量的视觉表现与实时交互性能
4.数据工程与全链路实验:构建高质量视觉数据集管线,设计针对生成质量的评估指标体系(如改进版 FID、CLIP Score 以及人工评测标准),通过高效的消融实验驱动算法迭代
5.工程化落地与性能调优:配合工程团队进行模型压缩、量化及端云协同部署