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职位描述
您将：
- 主导图像到视频扩散技术和时序生成建模方面的实验研究。
- 设计、实现和评估用于运动建模和时间一致性的模型变体。
- 构建实验流程，并进行消融研究和基准测试实验。
- 分析结果，并在内部研究报告或演示文稿中总结研究发现。
- 研究并复现视频扩散和图像到视频生成领域的最新研究成果。
参与研究讨论并提出新的想法。
最低资格要求
目前正在攻读计算机科学、电气工程、应用数学或相关领域的硕士或博士学位。
在计算机视觉和深度学习方面拥有扎实的背景，并在扩散模型、流匹配或基于 Transformer 的生成模型应用于视频生成或时空任务方面拥有研究或项目经验。
具备图像到视频模型、视频生成、时间建模或视频表示方面的经验或扎实的理解。
精通 Python 和 PyTorch，能够独立编写研究代码。
熟悉模型训练流程、消融实验和实验结果分析。
熟悉生成视频评估指标，例如 LPIPS、FVD 和感知评估方法。
具有强烈的独立研究动力，能够在极少的监督下推动项目进展。
能够阅读、复现和批判性地分析最新的研究论文。
优先考虑的资历：
了解视频基础知识，例如运动估计、 |
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