职位描述
1. 2D生成模型微调与工艺对齐训练：针对用户端2D AIGC创款场景，结合后续3D实体生产的工艺要求，对文生图/图像编辑模型进行监督微调（SFT）与偏好优化（PO/RLHF），使生成的2D产品视觉图兼具视觉美感和工艺制造可行性，减少3D建模阶段的后处理几何修复，保障2D-3D外观一致性及纹理贴合质量。
2. 评测体系与数据闭环建设：建立面向“可制造性”的2D AIGC评测基准（Benchmark），从美学质量、语义准确性、工艺合规性（如连接宽度、薄壁厚度、悬空区域比例等）等维度量化模型表现，驱动数据-模型-反馈闭环迭代。
3. 2D贴图智能后处理：针对3D AIGC得到的初步贴图，设计智能调色、色彩均匀化与局部补全算法，解决因2D图光照或遮挡导致的UV贴图破洞，颜色驳杂等问题，并对齐实际加工打印支持的上色工艺，进行智能减色/色号转换。确保工业级生产中色彩还原度高、过渡自然、无明显色差，提升终端产品质感与一致性。
4. 多模态意图理解与领域知识注入：构建面向文玩、潮玩、IP衍生品等垂直领域的高质量指令-图像对数据集，融合用户行业黑话、小众审美术语、IP角色设定等特殊语义，通过多模态对齐与知识增强技术，提升模型对个性审美创意的理解和生产能力。
5. 与产品、工程及工艺团队协作，全方位提升3D制造整体链路的成功率，并持续根据用户需求趋势迭代优化相关技术。
职位要求
1. 计算机视觉、人工智能、图形学等相关专业硕士及以上学历，2年以上业务研发经验；
2. 熟练运用PyTorch深度学习框架，具备扎实的生成模型开发与调优能力，熟悉Stable Diffusion、ControlNet等2D AIGC技术栈；
3. 了解SFT、DPO、RLHF等对齐训练方法，有实际微调或偏好优化项目经验；
4. 对3D打印、工业制造有浓厚兴趣，具备强大的自驱力和快速学习能力，敢于挑战技术难题。
【加分项】 具备多模态理解基础，能处理文本-图像联合建模任务，有领域知识注入或多模态指令微调经验者优先；
【加分项】 有3D打印、工业制造、产品设计或创意内容生成（如潮玩、文玩、IP衍生品）相关经验者优先；
