自动蒙皮

岗位职责
在当前的游戏开发流程中，从角色建模到最终的动画呈现，蒙皮技术扮演着承上启下的关键作用，直接影响着角色动作的自然度和视觉表现力。 传统的角色蒙皮工作流程高度依赖专业的技术美术人员手工完成。技术美术师需要根据角色的解剖结构和预期的动画需求，精确设置每个顶点对应骨骼的权重分配，确保角色在各种动作姿态下都能呈现出自然的变形效果。这一过程不仅技术门槛高，需要丰富的人体解剖学知识和多年的实践经验，而且极其耗时耗力。对于一个复杂的游戏角色，完整的蒙皮工作往往需要数天甚至数周的时间，随着游戏内容的丰富化和个性化需求的增长，现代游戏往往需要大量的角色模型。从主角到NPC，从装备变化到角色定制，每一个新的角色变体都需要重新进行蒙皮处理，严重制约了游戏开发的整体效率。 近年来，深度学习和人工智能技术在计算机图形学领域取得了显著突破，为解决自动蒙皮这一长期技术难题提供了新的思路。基于神经网络的几何处理方法在3D模型分析、变形预测等方面展现出强大的能力，使得机器能够学习和模拟人类专家的蒙皮经验。图神经网络、变分自编码器等前沿技术的发展，为实现高质量的自动蒙皮算法奠定了坚实的理论基础。 开发智能化的自动蒙皮技术具有重要的实用价值和广阔的应用前景。该技术不仅能够大幅提升游戏开发效率，降低对专业人员的依赖，还能确保蒙皮质量的一致性和标准化。对于追求快速迭代和大规模内容生产的现代游戏开发而言，自动蒙皮技术的成熟应用将带来显著的生产力提升，推动整个游戏行业向更加智能化和自动化的方向发展。

岗位要求
1. 计算机视觉或图形学相关方向，硕士或博士在读；
2. 熟悉计算机视觉或图形学领域的主流模型和算法，有3D生成，视频生成，多模态大模型，3D重建，3D人脸/头发/人体等其中一项或多项相关算法知识优先；
3. 计算机基础扎实，熟悉TensorFlow、Pytorch等框架，能熟练运用python、C/C++实现算法；
4. 关注领域内的最新进展，在相关领域顶级会议（CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/SIGGRAPH等）发表过高质量论文者优先；
5. 专注、自驱，有强烈的探索精神及深入思考的能力。 6. 有良好的团队合作和沟通能力。