3D生成基础大模型
关于这个机会
课题背景: 1、游戏行业是 3D 生成技术最主要的应用场景,2024年全球游戏行业营收大约是 200B 美元,远大于影视行业(30B 美元) 以及3D 相关行业,游戏的研发成本中 1/3 ~ 1/2 被用于美术,而其中的 1/2 以上被用于 3D 资产生成; 2. 3D AIGC 在游戏行业中主要有两种应用场景: 1、PGC:主要面向专业美术,对生成质量要求极高,要求新的技术能够和现有制作管线结合; 2、UGC:主要面向普通用户,对生成质量要求略低,用于发散思维或者是个性化要求,比如 Roblox、 蛋仔派对、元梦等; 3、当前处于 3D 生成技术已经相当接近 Production Ready 的状态,类似处于 GPT-4 的时刻。 课题价值: 1、大幅提升 3D 建模效率:传统 3D 建模需要数周甚至数月,而 3D 生成工具可在几秒到几分钟内生成高质量、可编辑的模型; 2、降低创作门槛,赋能独立开发者:通过提供直观界面和API支持,无需专业建模技能即可生成游戏资产(如角色、道具、场景)。这让小型团队或独立开发者也能创建高质量 3D 内容,降低进入门槛,释放更多创意潜力; 3、无缝集成现有工作流:3D 工具生成的模型可以直接导入 Unity、Unreal Engine 等主流游戏引擎,与现有开发流程无缝衔接,减少技术适配成本。 课题挑战: 1、形状编码:如何将 3D mesh 的形状有效地编码到隐空间,并且能够有效地保持原来 3D mesh 中精细的形状细节; 2、部件拆分:艺术家制作的 3D mesh 中包含了丰富的结构信息,比如分离的部件,能够有效地区分这些结构是一个比较重要的技术挑战; 3、拓扑生成质量:工业界中使用的 3D mesh 一般对拓扑质量有各种工艺要求,如何在保持 3D mesh 的形状的基础上,还能生成高质量的满足工艺要求的拓扑是一个需要解决的问题; 4、纹理生成质量:从文本或者图片中还原模型的纹理,并且保持一致性以及高质量的细节是一个很有挑战的问题;。 5. 3D 模型的可控生成:通过多种条件来对模型进行全局或者局部的可控生成,帮助艺术家更好的生成符合他们要求的 3D mesh。
任职要求
1、熟悉3D生成的前沿理论,了解CLAY、TRELLIS、Hunyuan、Meshtron 等 3D 生成框架的基础原理; 2、熟悉材质渲染方面的原理,了解TexGen、UniTex、NaTex 等贴图生成相关工作; 3、熟悉3D几何原理,了解 Marching Cubes、Flexicubes、水密化、Mesh 拓扑处理等技术; 4、熟悉 3D 理解相关工作,有 3D detection、grounding、segmentation 的相关经验; 4、在人工智能相关方向的硕士/博士,有扎实基础和丰富经验。
内推申请说明
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