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【大模型北斗实习】图像生成大模型技术研究
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在AIGC大模型的RLHF阶段,奖励模型(Reward Models)通过提供精准的奖励反馈来调整模型优化方向,以提升图像生成的质感与美感,从而增强整体视觉呈现效果。同时,随着模型参数规模的不断增加,亟需从模型架构层面探讨更优的生成策略。
课题研究内容包括但不限于
1)多维度图像奖励模型的设计。 2)DiT框架的优化,探索性能与推理效率的极限。 3)图像生成范式的探索,系统性验证AR或AR+Diffusion方案的优缺点,以迈向更大规模的生成模型。 1)熟悉扩散模型研究进展。 2)熟悉PyTorch,能快速开展实验。
加分项
1)有图像/视频生成大模型研究经验,或者在相关开源项目中做出过核心贡献。 2)对AIGC的训练与推理优化有实践经验。 3)在计算机视觉、多媒体、人工智能的权威期刊或会议上发表过视觉生成相关的论文专著,或者在重要算法比赛中取得过优秀名次。
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