合合信息

1. 参与构建前沿的图像生成模型（Image Generation / Layer Decomposition），攻克复杂图像场景下（如复杂背景、文字与图像元素交叠等）的精细化分层与背景复原难题。 2. 负责高质量图层分离 Paired 数据集（如原图与对应的前景/背景/文字等多图层数据）的合成、清洗和整理，跑通从数据构建到模型预训练（Pre-training）与后训练（Post-training / Fine-tuning）的完整迭代流程。 3. 协助将训练好的模型优化并部署于实际业务线，支持下游的智能图像编辑等应用。 4. 跟踪并阅读计算机视觉、AIGC领域的最新学术与工业研究（如 Image Matting, 图像修复 Inpainting, 扩散模型等），为团队算法演进提供洞见与创新建议。

1. 在读硕士/博士，专业为计算机科学、人工智能、统计学、数学或相关领域。 2. 熟练掌握 Python 编程和 PyTorch 框架，熟悉 Diffusers / Transformers 等常用基础库，了解前沿图像生成/编辑模型，具备扎实的工程能力。 3. 对计算机视觉（特别是图像分割、抠图、图像生成/编辑任务）有深入了解，有构建大规模Paired数据集、模型预训练或后训练经验者优先。 4. 学习能力强、具备探索新技术的热情，能独立思考并解决具有挑战性的技术问题，有良好沟通能力和团队合作精神。