课题详情： 课题背景： 目前视频云直播、点播PASS服务正快速向AI处理领域扩展，香农实验室画质增强服务不仅多次在CVPR等画质优化比赛中取得多项领先成绩，也持续服务视频号直播、小店等业务。为了持续满足更多类型的AI视频处理服务需求，基于DiT结构的生成式视频处理，包含但不限于超分、画质增强、插帧、内容编辑、互动效果等，成为持续完善香农实验室视频处理服务的技术、提升腾讯云和自研业务视频处理能力的技术发力点。 课题挑战： 如何完成基础模型的结构调整，降低细节幻觉和结构幻觉，提升细节一致性和时域一致性。 具体工作： 训练流程优化，模型结构优化，数据集构建和评价体系优化，强化学习设计等。 课题要求： 1、计算机、图像处理或人工智能相关专业硕博学历，具备深厚的深度学习理论基础； 2、精通DiT结构及生成式模型，在视频超分、画质增强、插帧、内容编辑和生成等领域有大模型实战经验； 3、精通使用主流VAE、DiT、VLM结构，并能自主修改和应用到相关任务，具备分布式训练和全量调优经验； 4、具有大规模多模态数据（特别是图像/视频）的清洗、整理和标注经验，能够为模型训练构建可靠的数据集。