职位详情
负责搭建、训练及优化AI试衣大模型,实现虚拟服装试穿效果的高精度生成与渲染。主导从数据处理、模型架构设计到落地部署的全流程,确保模型在服装版型适配、材质渲染、人体姿态识别等场景下的性能提升,推进AI试衣技术在电商、新零售等领域的商业化落地。
模型架构与训练
设计并迭代AI试衣大模型架构(涵盖图像生成、人体姿态估计、3D渲染等功能模块)。
制定高效的大模型训练方案,包括数据并行与模型并行策略、损失函数构建(如像素级损失、感知损失、3D几何约束),兼顾模型规模与生成精度的最优平衡。
数据处理与优化
建设专用AI试衣数据集,整合人体三维扫描数据、服装CAD文件、多视角试穿图像等内容,完成数据清洗、增强及标注标准制定。
优化数据预处理流程(如姿态标准化、纹理对齐映射),提高输入数据与模型任务之间的契合度。
训练流程与工程落地
搭建基于GPU/TPU的分布式训练环境,监控算力使用率、显存占用及训练收敛速度,解决梯度异常、过拟合等训练难题。
主导模型量化、压缩与推理加速工作,保障模型在移动端(APP、Web)的低延迟、实时运行能力。
跨团队协作与技术迭代
联合算法、工程与产品团队,将AI试衣功能嵌入电商平台、虚拟试衣间等实际应用场景,明确关键技术指标(如试穿贴合准确率>95%)。
持续关注行业前沿进展(如3D生成模型、动态人体建模技术),推动模型持续演进,增强服装褶皱、面料反光等细节的真实表现力。
模型架构与训练
设计并迭代AI试衣大模型架构(涵盖图像生成、人体姿态估计、3D渲染等功能模块)。
制定高效的大模型训练方案,包括数据并行与模型并行策略、损失函数构建(如像素级损失、感知损失、3D几何约束),兼顾模型规模与生成精度的最优平衡。
数据处理与优化
建设专用AI试衣数据集,整合人体三维扫描数据、服装CAD文件、多视角试穿图像等内容,完成数据清洗、增强及标注标准制定。
优化数据预处理流程(如姿态标准化、纹理对齐映射),提高输入数据与模型任务之间的契合度。
训练流程与工程落地
搭建基于GPU/TPU的分布式训练环境,监控算力使用率、显存占用及训练收敛速度,解决梯度异常、过拟合等训练难题。
主导模型量化、压缩与推理加速工作,保障模型在移动端(APP、Web)的低延迟、实时运行能力。
跨团队协作与技术迭代
联合算法、工程与产品团队,将AI试衣功能嵌入电商平台、虚拟试衣间等实际应用场景,明确关键技术指标(如试穿贴合准确率>95%)。
持续关注行业前沿进展(如3D生成模型、动态人体建模技术),推动模型持续演进,增强服装褶皱、面料反光等细节的真实表现力。
2025-12-26 14:37
IP属地:广东东莞
职位福利
大专及以上1-3年机器学习图像算法深度学习大模型算法算法工程化经验模型加速/性能优化Python

东莞市尚语电子商务科技有限公司
未融资 · 2人以上

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