高表现力表情合成算法研究

岗位职责
一、课题背景与前景
随着游戏行业的快速发展，高表现力、自然细腻的角色表情已成为传递情感、塑造鲜活角色形象、提升游戏剧情沉浸感的核心要素。游戏角色的表情表现直接影响玩家的情感共鸣与剧情代入感，而传统表情合成模式依赖手工绘制关键帧或专业动捕设备采集，不仅存在制作成本高、迭代效率低、表情个性化不足、情感传递精准度差等瓶颈，难以满足现代游戏工业化生产中PGC（专业生产内容）表情制作对海量角色表情库构建、剧情动画表情生成的高效创作需求，也让普通创作者的UGC（用户生产内容）表情制作面临极高门槛，限制了游戏内容创作的多样性。同时，智能NPC实时多模态交互等新兴游戏场景的兴起，对表情合成的实时性、情感适配性提出了更高要求，传统模式难以支撑此类场景中“语音/文本情感-表情”的动态实时生成需求。在此背景下，AI驱动的高表现力表情合成技术成为游戏行业技术突破的核心方向，而文本/语音驱动的表情合成作为新兴前沿分支，更有望实现“情感描述/语音输入即得精准表情”的高效创作模式，既能助力PGC表情制作提质增效，也能大幅降低UGC表情制作门槛，同时适配智能NPC实时交互的表情生成需求，为游戏内容创新与情感交互升级提供强大支撑，具备极高的行业应用价值。

二、团队实力与应用场景

本课题依托网易伏羲算法部动画智能团队开展，团队在表情迁移、表情生成、情感驱动表情合成等核心方向拥有多年技术积累，已形成成熟的技术体系与实践成果，尤其在游戏角色表情相关算法研发与工程化落地方面具备深厚实力。依托网易在游戏领域的丰富业务场景与深厚产业积淀，团队研发成果可直接对接游戏工业化生产需求，实现技术与游戏业务的深度融合，应用场景广泛覆盖：一是PGC表情制作场景，为各类游戏的角色表情库构建、剧情动画表情生成、个性化表情定制提供关键技术支撑；二是UGC创作赋能场景，通过简化表情制作流程降低普通创作者的表情制作门槛，激发游戏内容创作活力；三是智能NPC交互场景，为智能NPC实时多模态交互提供精准、自然的情感化表情生成与驱动支撑，提升游戏情感交互体验。

三、研究方向与课题目标

本课题核心围绕游戏领域高表现力表情合成相关技术研发提供支撑，同时助力团队重点探索文本/语音驱动表情合成前沿方向，具体研究方向及工作目标如下：

1. 技术研发基础支撑：协助团队开展表情迁移、表情生成、情感驱动表情合成及文本/语音驱动表情合成等方向的基础算法验证、数据预处理（表情数据采集、标注、清洗等）与实验辅助工作，夯实研发基础；

2. 模型与系统搭建辅助：配合正式员工基于PyTorch/TensorFlow框架完成代码编写、模型训练辅助工作，参与表情AI系统基础模块的搭建，助力技术落地；

3. 算法落地效果优化：协助开展数据处理、性能测试等基础工程工作，优化表情合成算法落地效果，保障核心模块的稳定性与可用性，提升表情生成的自然度与实时性；

4. 前沿技术跟踪与分享：持续关注计算机视觉、图形学及AI大模型在表情合成领域的前沿动态，整理技术资料并参与团队技术分享，为团队技术创新提供支撑；

岗位要求
1、计算机视觉、计算机科学、人工智能、数学等相关专业，本科及以上学历（在读硕士或博士优先），能保证 3 个月及以上全职实习；
2、了解表情合成、表情迁移相关基础算法，对时序模型、生成模型（如 VAE、AR、Diffusion）等有初步认知，有相关课程作业或小型项目经验者优先；
3、掌握 Python 编程语言，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 框架的基础使用，具备基本的代码编写与调试能力；
4、具备良好的数学基础，对 AI + 游戏领域有浓厚兴趣，愿意主动学习前沿技术，有较强的问题解决意识；
5、工作认真负责，具备基础的团队协作与沟通能力，能够清晰反馈工作进展与问题；
6、热爱游戏，了解 Unity3D、UE 等 3D 引擎基本概念或有相关使用经验者优先；
7、有表情合成、表情迁移相关技术博客、开源项目贡献或顶会论文发表者可优先考虑。