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核心定位
解決 “移除閑雜人等”+ 視頻分析，以及 “主題妝造”+“AI 音樂(lè)” 全鏈路問(wèn)題
崗位職責(zé)
1.端到端打造 “畫(huà)面凈化→創(chuàng)意生成” 一體化 pipeline

?精準(zhǔn)分離游客與復(fù)雜景區(qū)背景；

?實(shí)現(xiàn) “閑雜人等” 智能移除并保留純凈背景（背景重繪）；

?在此基礎(chǔ)上，打造 AIGC 增值場(chǎng)景：換背景、換裝（主題妝造）、風(fēng)格遷移、智能匹配音樂(lè)等，實(shí)現(xiàn)一鍵成片。

1.視頻質(zhì)量增強(qiáng)與實(shí)時(shí)分析：超分、穩(wěn)像、色彩增強(qiáng)、降噪等算法研發(fā)與落地。

2.多模態(tài)創(chuàng)意生成：基于 Stable Diffusion / DiT / GAN / Diffusion 等生成技術(shù)，持續(xù)迭代主題妝造、文 / 圖 / 音頻多模態(tài)對(duì)齊方案。

3.數(shù)據(jù)閉環(huán)與產(chǎn)品化

?構(gòu)建 “游客反饋 - 數(shù)據(jù)回流 - 模型自迭代” 閉環(huán)；

?與產(chǎn)品、UI、運(yùn)營(yíng)、云原生團(tuán)隊(duì)深度協(xié)作，將算法能力封裝成可售賣(mài)增值套餐。
技術(shù)要求
1.深度學(xué)習(xí)：精通 PyTorch/TensorFlow。

2.圖像分割與檢測(cè)：熟練駕馭 Segment Anything、Mask2Former、YOLOx 等，能對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景做 pixel-level 精細(xì)化分離。

3.圖像 / 視頻生成與修復(fù)：掌握 GAN、Diffusion、Transformer-based 生成模型，有 Inpainting、outpainting、風(fēng)格遷移、超分、時(shí)序一致性加固經(jīng)驗(yàn)。

4.工程素養(yǎng)：熟練使用 C++/Python、CUDA、OpenCV、FFmpeg；熟悉 Docker/K8s、CI/CD、GitOps。

5.審美與創(chuàng)意：對(duì)色彩、構(gòu)圖、音樂(lè)節(jié)拍敏感，能與設(shè)計(jì)師同頻溝通，將 “算法指標(biāo)” 轉(zhuǎn)化為 “用戶爽點(diǎn)”。