图形学研究员实习生（动画生成方向）-AI引擎

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转为正式研究员，深入参与核心图形学技术的研发
• 向高级图形学研究员或技术专家方向发展，主导动画生成技术的前沿探索
• 可横向发展至AI算法工程师或游戏引擎开发等岗位，拓宽技术栈
• 探索和应用最新的生成模型（如VAE、Diffusion）到角色动画生成中，提升动作的自然度和实时性
• 研究和优化动作过渡、混合等关键技术，确保角色在交互和移动场景下的稳定性
• 关注动画质量细节，如姿态质量、接触约束等，并参与相关算法的调优
• 扎实的机器学习基础，熟练掌握VAE、Diffusion等生成模型的原理和训练方法
• 理解计算机图形学和角色动画的基础知识，如运动学、插值、混合等
• 具备良好的编程能力和问题分析能力，能够独立进行模型调优

申请策略

• 了解米哈游的游戏产品和技术方向，在面试中展现对公司的兴趣
• 提前准备一个与动画生成相关的Demo或项目思路，展示技术热情
• 突出相关项目经历，尤其是使用VAE、Diffusion等模型进行生成任务的实践
• 强调图形学相关课程或研究经历，如角色动画、运动学等
• 如有论文发表（特别是SIGGRAPH、CVPR等），务必重点展示
• 深入熟悉Diffusion模型的原理和训练技巧，可以复现一些经典论文
• 补充角色动画基础知识，理解Motion Matching等传统方法

面试指南

• 对于模型原理问题：先清晰定义概念，然后对比差异，最后结合实际项目经验
• 对于动画质量评估：从姿态、接触、滑步等角度分析，并提出改进方法
• 请解释VAE和Diffusion模型的区别和各自的优缺点
• 你如何评估一个角色动画的质量？有哪些常见的artifact？
• 描述一个你使用生成模型完成的项目，遇到了哪些挑战？
• 如何实现角色动作的平滑过渡？请介绍技术思路
• 复习生成模型的核心论文（如DDPM、Stable Diffusion），理解公式推导
• 准备一个动画生成相关的代码实现或小项目，展示动手能力