腾讯｜游戏垂类视频生成模型实习

1、基于动作/运镜资产与特定角色的短剧化快速生成能力：构建标准化动作库与角色行为表达模型，结合具体游戏角色设定与世界观约束，实现结构化短剧内容的快速生成；支持多镜头调度、角色互动逻辑与节奏编排的自动化组合，提升短视频内容在叙事完整性与生产效率上的稳定性； 2、实现中高品质宣发级视频内容的自动化生成能力：构建面向游戏宣发场景的视频生成质量控制框架，强化画面构图、运镜逻辑、节奏控制与情绪表达能力，使生成内容在视觉表现力、叙事张力与商业转化潜力方面达到中高品质宣发标准，满足不同渠道投放与营销传播需求。

1、包含但不限于人工智能/计算机/自动化/数学等专业的博士和优秀硕士； 2、较强的工程实现能力，熟练掌握PyTorch，精通Diffusion Model / Transformer 等架构，熟悉DeepSpeed/Megatron等分布式训练框架； 3、熟悉动作生成大模型相关算法，包括但不限于文生动作、手势动作生成、单目视频动捕、in-betweening 动作生成、动作风格迁移等。 加分项： 1、在 CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH 等顶会发表过高质量论文，或在相关开源项目、算法竞赛中获得优异成绩者优先； 2、有数字人全栈开发经验，熟悉游戏引擎和DCC等相关软件（UE/Unity、Maya/Blender）。