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实习基于生成式框架的游戏画质增强研究
上海 · 实习 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、包含但不限于计算机、人工智能、计算机视觉、信息工程、应用数学等专业的博士和优秀硕士；
- 2、熟悉视频生成/扩散模型相关技术（如Video Diffusion、DiT、Flow Matching、Consistency Model等）或计算机视觉基础方法，有相关项目/研究经验；
- 3、熟悉PyTorch等深度学习框架，具备视频/图像数据处理能力，掌握Python编程，有大规模生成模型训练/微调实践经验者优先；
- 4、加分项：在SIGGRAPH,CVPR、NeurIPS、ICLR、ECCV等顶会发表过视频生成、扩散模型相关论文；有游戏视频数据处理或实时渲染相关项目经验。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
以 Diffusion in Transformer (DiT) 为代表的生成式架构，凭借其强大的建模能力与全局感知特性，可以为游戏画质带来了从“插值修复”向“内容生成”跨越的可能。通过引入大规模预训练的先验知识，构建兼顾生成质量与实时响应性的增强管线，将成为突破实时渲染画质上限的核心驱动力。
课题价值：
利用 DiT 的生成能力填补传统方法无法恢复的像素画质损失，实现跨数量级的性能加速与画质飞跃。改变传统固化的后处理管线，支持语义层面的风格化迁移与画质修复，使开发者能以极低成本实现从写实到特定艺术风格的无缝转换。
课题挑战：
DiT 架构的高计算复杂度与游戏渲染的毫秒级响应要求存在冲突，需探索轻量化 Transformer 设计、分级采样策略以及特定硬件（Tensor Core）的极致加速方案。生成内容的逻辑一致性，确保空间上的几何准确性与时间上的时空稳定性。风格化与增强过程容易导致画面语义偏移（如材质误认），需研究基于控制向量或 LoRA 的语义约束机制，确保增强效果符合原画设计意图。
具体工作：
参与新一代游戏画质增强算法的研究与训练，参与数据收集，算法训练，到端上部署的全过程。研究方向包括但不限于视频超分，生成和风格化等，定义新时代画质增强范式
【任职要求】
- 1、包含但不限于计算机、人工智能、计算机视觉、信息工程、应用数学等专业的博士和优秀硕士；
- 2、熟悉视频生成/扩散模型相关技术（如Video Diffusion、DiT、Flow Matching、Consistency Model等）或计算机视觉基础方法，有相关项目/研究经验；
- 3、熟悉PyTorch等深度学习框架，具备视频/图像数据处理能力，掌握Python编程，有大规模生成模型训练/微调实践经验者优先；
- 4、加分项：在SIGGRAPH,CVPR、NeurIPS、ICLR、ECCV等顶会发表过视频生成、扩散模型相关论文；有游戏视频数据处理或实时渲染相关项目经验。
【技术方向】
多模态、视觉、语音
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该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
查看答题思路
1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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