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