负责研发与微调基于 Diffusion Transformer (DiT) 的视频生成大模型，提升数字角色视频生成的时长、稳定性与分辨率
利用大规模 3D 角色及动画数据，渲染整理大规模 2D 一致性角色视频数据
攻克视频生成中数字角色身份（Identity）保持、服装纹理一致性及背景稳定性的技术难题，实现高保真度的角色驱动
研究基于 Pose、Depth、Canny 或 ControlNet 的多维控制技术，实现对数字角色肢体动作、手势及走位的精确操控
优化视频序列的运动平滑度（Motion Smoothness），解决视频生成中的肢体畸变、闪烁及伪影问题
跟踪 Sora、VEO、Gen-3、Kling 等前沿视频生成技术，并结合游戏业务需求（如 游戏资产生成）实现技术闭环