人像摄影 AIGC算法工程师/专家

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算法工程师到高级算法专家，主导核心生成技术方向
• 管理路线：转任技术负责人或团队主管，带领AIGC团队
• 跨领域：向计算机视觉、多模态等更广泛AI领域拓展
• 设计并优化AIGC算法，重点基于Stable Diffusion框架实现文生图、图生图及视频生成
• 应用ControlNet、LoRA等控制技术，解决图像生成中的质量问题
• 跟踪前沿技术并跟进落地，与产品、工程团队协作推动项目进展
• 精通深度学习与生成模型（GANs、VAEs、Stable Diffusion），有实际训练经验
• 熟练使用TensorFlow或PyTorch，掌握Python/C++，熟悉Linux开发
• 具备论文阅读和原型开发能力，能快速复现最新算法

申请策略

• 研究vivo人像摄影的产品特点，在面试中联系具体场景
• 强调对用户应用场景的理解，体现产品思维
• 突出AIGC项目经验，特别是Stable Diffusion、GAN等生成模型的实际训练和调优
• 列出顶会论文或开源贡献，证明技术深度
• 描述在图像生成任务中解决具体问题的案例
• 系统学习Stable Diffusion源码及ControlNet、LoRA等扩展
• 掌握视频生成技术（如AnimateDiff）和部署优化（如剪枝、量化）
• 准备1-2个端到端生成demo，展示工程化能力

面试指南

• 对于原理类问题：先梳理核心流程（前向/反向扩散），再突出关键模块（UNet、噪声调度等），最后结合实际经验
• 对于问题解决类：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），详细说明具体问题和调试方法
• 请详细解释Stable Diffusion的原理，包括扩散过程、UNet结构等
• 你如何解决生成图像中的模式坍塌或过饱和问题？
• 描述一次你实际训练大型生成模型的经历，遇到哪些挑战如何解决？
• ControlNet和LoRA的区别是什么？各适合什么场景？
• 如果要求生成高质量人像，你会如何设计算法流程？
• 复习Stable Diffusion相关论文（DDPM、Classifier-Free Guidance等）