混元多模态-基于统一表征的3D生成理解一体化大模型研究

关于这个机会

课题简介：3D多模态生成与理解是AI与3D世界进行交互的重要能力，其目标是构建能“看懂、生成、编辑”3D世界的智能系统，支撑元宇宙、机器人、AR/VR等核心应用。然而，现有方法仍面临三大核心瓶颈：一是文本/图片与3D几何、语义的跨模态统一表征难，模态差异导致生成内容与输入指令“语义错位”；二是高质量3D生成的细节与结构缺失，尤其在复杂场景（如室内布局）和精细几何（如物体纹理、部件结构）上，常出现“形状模糊、物理不合理”等问题；三是3D语义理解与编辑的精确性不足，难以实现“按指令修形状、按场景摆物体”的灵活交互。本课题聚焦“3D多模态的统一建模”，围绕表征对齐、生成增强、语义交互展开研究，推动3D智能从“能生成”迈向“高质量、可理解、易编辑”。 研究方向： 1、面向3D的统一表征形式：设计新的表征空间，可以将文本、图片、3D等模态统一编码到该特征空间，实现跨模态对齐，促进3D多模态生成与理解任务； 2、3D理解与生成一体化模型：研发3D多模态架构，包括数据构造、架构设计、模型选型、loss设计等，最终输出兼容多种模态输入输出的3D多模态模型，可同时支持理解与生成任务； 3、细粒度3D语义理解：研究part或更细粒度的3D理解模型，支持在3D模态进行细分、定位、描述等任务，并逐渐从物体级理解升级至场景级理解。

任职要求

1、包含但不限于计算机、模式识别、人工智能、计算机视觉、图形学、自动化、信息工程、应用数学等专业的博士和优秀硕士； 2、熟悉3D数据表征、三维视觉基础、多模态大模型算法、深度学习核心算法，熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow框架，有3D生成、多模态建模等相关项目经验者优先； 3、具备良好的沟通协作能力、较强的问题分析与解决能力，自驱力强，能独立设计实验并推动研究落地，对前沿技术有持续学习热情。

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