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岗位描述

生成算法在学术、工业界都受到极大的关注。在学术上，OpenAI 的 DALL-E 和 DALL-E2 系列、英伟达的 GauGAN、谷歌的 Imagen 等算法展现了生成模型在创意图像生成、编辑上的强大能力；在工业界，生成模型在视觉增强、风格转换、时尚设计等领域都有广泛的探索和应用。我们将会一起全方位开展基于 diffusion model 的研究方向，以及基于 StyleGAN 的普适性生成器改进，对基础的生成模型（如 GAN、VAE、Autoregressive models、Diffusion Models）研究其优缺点，并提出改进、优化、创新算法，解决目前生成算法的生成质量、多样性、可控性、采样效率等问题，另外我们也会和多模态表示学习结合，来研究可操控、易编辑的组合性生成器，来提升生成模型的实用性。同时我们还将一起致力于百亿、千亿参数量大模型的训练与落地应用。