生成式影像算法专家

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：在生成式影像领域成为顶级专家，引领技术方向
• 横向扩展：向AI框架设计、系统架构或产品管理方向发展
• 学术影响力：通过发表论文和参会，成为行业KOL
• 研究并应用前沿生成式AI技术（如T2I、T2V等）到影像产品中，打造AI视效功能
• 与产品团队协作，将算法集成到手机相机等产品，提升用户体验
• 持续优化算法性能与稳定性，确保在不同设备上的高效运行，并发表顶会论文
• 扎实的数学功底，精通矩阵论、随机过程及生成式AI模型理论
• 熟练掌握多模态大模型算法及计算机视觉/神经渲染应用
• 优秀的工程能力，精通C++和Python/PyTorch，具备算法落地经验

申请策略

• 关注vivo影像技术博客，了解当前技术栈
• 准备一个完整的项目案例，展示从研究到产品的全流程
• 突出数学背景和生成式AI项目经验，特别是T2I/T2V等模型研发
• 强调工程落地能力，最好有移动端或嵌入式平台优化经验
• 列出高水平论文发表（尤其是CCF-A类），展示研究深度
• 补充C++编程和性能优化经验，熟悉OpenCL/Neon等
• 深入学习扩散模型、DiT等最新生成式架构

面试指南

• 对于技术问题，先梳理核心原理，再结合实际项目经验，最后提出优化方案
• 对于开放性问题，可采用'现状-挑战-解决方案-效果'的STAR结构
• 算法题注意代码规范，先明确思路再写代码，并考虑边界条件
• 请详细解释Stable Diffusion的模型架构和训练过程
• 如何将一个大模型算法部署到手机端？你会做哪些优化？
• 请介绍你参与的一个生成式AI项目，你遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 谈谈你对多模态大模型未来发展的看法
• 手撕代码：实现一个简单的图像生成网络的反向传播