我们是vivo影像防抖技术团队，视频防抖已从简单的裁剪平移演进为融合多传感器、三维场景理解与实时渲染的复杂系统。电子防抖（EIS）的技术边界正在被重新定义——它不再只是后处理滤波，而是光学防抖、陀螺仪融合、三维运动估计、路径规划与实时图形渲染的协同工程。我们寻找具备跨域综合能力的博士研究员，参与下一代防抖系统的全链路技术攻关。 核心职责： 1、运动估计与传感器融合： （1）研究基于陀螺仪、加速度计与视觉特征的多源融合运动估计，构建高精度相机姿态轨迹； （2）设计抖动与意图运动的解耦模型，区分手持抖动、行走震动与用户主动运动，避免过度稳定； （3）研究 IMU 预积分、零偏估计、时间戳对齐等工程问题对防抖精度的影响； 2、三维建模与场景理解： （1）研究基于单目/多目的深度估计与三维场景重建，支撑视差感知防抖与前景/背景分层稳定； （2）探索 NeRF、3D Gaussian Splatting 等新型三维表达在防抖与视角合成中的应用潜力； （3）分析动态场景（运动物体、遮挡）对运动估计的干扰，设计鲁棒的外点剔除策略； 3、路径规划与轨迹优化： （1）设计平滑相机路径规划算法，在抖动抑制与运动跟随之间实现最优权衡； （2）研究基于优化理论的轨迹平滑方法，包括样条插值、L1/L2 正则化、MPC 滚动优化等； （3）针对不同拍摄场景（步行、运动、长焦）自适应调整稳定策略与裁剪预算； 4、图形学与实时渲染： （1）研究基于网格变形的非线性防抖方法，处理滚动快门畸变校正； （2）探索基于深度学习的端到端防抖渲染框架，研究其与传统几何方法的融合路径； 5、OIS/EIS 协同与光学链路： （1）深入理解 OIS 马达控制机制，研究 OIS 残差补偿与 EIS 的协同策略； （2）分析长焦、大光圈、微距场景下光学防抖的局限性，设计 EIS 的针对性补偿方案； （3）参与防抖系统在 ISP pipeline 中的集成，理解 Rolling Shutter 读出时序对算法设计的约束。 1、计算机视觉、计算机图形学、机器人学、信号处理、光学工程或相关方向博士学历； 2、扎实的数学基础：李群/李代数、流形优化、随机过程、凸优化； 3、核心能力（以下方向有深入研究者优先）： （1）图形学与渲染：熟悉投影变换、网格变形、图像插值；了解 OpenGL/Vulkan/Metal 实时渲染管线； （2）三维建模：掌握 SfM/SLAM/MVS 基础；了解 NeRF、3DGS 等隐式/显式三维表达； （3）路径规划与优化：熟悉轨迹平滑、样条理论、MPC/LQR；有非线性优化（Ceres/g2o/GTSAM）实践经验； （4） 光学与控制：理解 OIS 控制回路、马达迟滞建模；了解光学像差对防抖残差的影响； （5）传感器融合：熟悉 IMU 误差模型、卡尔曼滤波/因子图；有 VIO 或视觉惯性里程计经验者优先； （6）Rolling Shutter：理解 RS 成像模型及其对运动估计、图像变形的影响； 4、加分项： （1）顶会/顶刊论文发表； （2）有手机/相机/无人机厂商防抖相关实习经历； （3）熟悉算法在移动端 DSP/GPU 的实时部署； （4）了解 GYROFLOW、Adobe Warp Stabilizer 等业界防抖方案的技术原理.