课题详情： 课题背景： 随着Seedance2.0、Kling-O3、SkyReels-V4等模型的发布，AIGC技术正在从专家模型到统一多模态模型前进，引发影视制作领域的应用变革，为内容创作开辟全新可能性。而当前AIGC影视制作技术面临三大 核心挑战： 1）缺乏统一基模，当前模型主要以闭源为主，缺乏统一自研基模， 2）语义冲突，当前模型同时支持文本、图像、视频、音频模态输入，在信息冲突时，容易影响生成结果， 3）画质问题，当前模型输出分辨率低，造成输出镜头模糊。本课题旨在基于AIGC技术创新，通过自研统一多模态基模，提升影视制作与编辑业务效果与效率，提供高质量和高艺术性影视内容。 课题挑战： 1、统一模型框架设计：如何设计支持多模态输入、音视频双路输出的统一模型框架，利用不同模态预训练base模型，进行高效组合； 2、多模态对齐训练：如何筛选、清洗现有的海量视频数据，或通过创新的方法合成V2V训练数据，以提升基座模型对多模态信息的对齐与生成能力； 3、高效率训练研究：如何设计高效率训练框架，提升大规模训练效率； 4、强化学习策略优化：对于复杂的多镜头、V2V编辑任务，需要结合reward模型，设计多策略的奖励信号以优化模型效果。 具体工作： 你将参与到视频生成与编辑统一模型框架设计、训练数据合成与清洗、高效率训练、强化学习策略优化等流程中，提升视频模型能力。 课题要求： 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士； 2、熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用，熟悉caffe、tensorflow，pytorch等至少一个深度学习框架； 3、较强的工程实现能力，熟练掌握C/C++编程，熟悉Shell/Python/Matlab至少一种编程语言； 4、有相关顶会或top团队实习经验同学优先。