人像摄影AIGC算法专家

优缺点分析

角色解读

• 在AIGC领域深耕，成为行业顶尖的生成算法专家
• 横向扩展到视频生成、3D生成等更前沿的多模态方向
• 纵向晋升为技术Leader或架构师，主导核心算法方向
• 负责基于Stable Diffusion的人像生成算法研发，包括文生图、图生图等任务
• 应用ControlNet、LoRA等控制技术优化图像质量，并解决生成过程中的技术问题
• 跟踪AIGC前沿论文，将最新技术落地到vivo人像摄影产品中
• 与产品、设计、工程团队协作，将算法需求转化为可维护的代码和文档
• 精通生成对抗网络、VAE、Stable Diffusion等生成模型，理解底层原理
• 熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架，具备模型训练和优化经验
• 精通Python和C/C++，能在Linux环境下高效开发
• 具备优秀的问题分析和论文阅读能力，能快速实现新算法

申请策略

• 在面试中准备一个完整的AIGC项目案例，从问题定义到技术方案选择再到效果展示
• 关注vivo影像产品特点，思考如何将AIGC技术与手机摄影用户场景结合
• 重点突出AIGC相关的项目经验，特别是Stable Diffusion、ControlNet等模型的实际应用案例
• 展示训练大型生成模型的经验，包括数据集构建、训练策略、落地效果
• 强调论文发表或开源贡献，体现技术深度和影响力
• 列出掌握的框架和编程语言熟练度，尤其是PyTorch/TensorFlow和C++
• 如果熟悉GAN但不熟悉Diffusion模型，建议提前学习Stable Diffusion的原理和常见控制方法
• 补充视频生成相关知识，如AnimateDiff、LivePortrait等，增加竞争力

面试指南

• 回答技术原理问题时，先给出核心概念定义，再逐步展开细节，用实际项目举例
• 对于项目经验问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和思考
• 对于优化问题，从资源约束出发，分点说明模型压缩、推理加速、量化等策略
• 请详细解释Stable Diffusion的工作原理，包括扩散过程、UNet结构、CFG等关键组件
• 你在实际项目中是如何应用ControlNet或LoRA的？如何选择不同的控制方式？
• 描述你训练一个大型生成模型的过程，包括数据准备、训练策略、调参经验等
• 如何评估生成图像的质量？有哪些客观和主观指标？
• 当你需要将AIGC模型部署到手机上时，你会做哪些优化？