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AI项目众包-科普数字人

项目名称：

基于Unreal Engine和VR的科普数字人虚拟现实技术

项目简介：

本项目旨在建立一套完整的多模态数字人模型制作及驱动程序开发流程，从而实现快速生成高质量、高定制化需求的多模态科普内容。首先通过先进的数字人建模技术创建出具有较低粗糙度的数字人模型，并结合强大的动作数据驱动程序，实现对数字人模型的较高响应性控制。其次，利用chatGPT和文本提取为数字人匹配多模态科普内容，包括文字、图像和音频等信息，从而实现无障碍多模态交互。最后，将部署该程序到VR设备，用户可以在虚拟现实场景中观看数字人讲解多模态的科普内容。

项目技术：

计算机视觉; 文本抽取; Unreal Engine; chatGPT; VR; Linux

项目招募：

计算机视觉算法实习生（全程线上）-2位：

1.扎实的计算机视觉理论基础和深度学习知识，在CNN、RNN、GAN等模型及其变种上有较为熟练的掌握能力；
2.熟悉至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，对网络训练、调优和部署中产生的问题有足够的经验；
3.掌握Python以及至少一种编程语言（如C++）并熟练使用相关的库和工具；
4.了解计算机视觉领域内各种数据集，理解不同数据集之间的区别，有丰富的数据分析处理能力；
5.具有较强的数学功底，包括矩阵运算、概率统计等方面的知识，能将理论运用到实际项目中去；
6.熟悉常见的图像处理、特征提取和分类方法，并具备良好的代码编写风格，代码可读性高，知道如何编写易于维护的代码；
7.对学术界最新进展关注度高并能自主思考创新，能借鉴前人成果并尝试改进和创造新的算法；
8.拥有实战经验，包括从问题定义到模型选择和优化的全流程的经验，优秀者还需有团队协作和项目管理经验。

NLP算法实习生（全程线上）-2位：

1.扎实的自然语言处理（NLP）理论知识，了解NLP领域较为基础的技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。
2.具备深度学习相关理论基础，能够熟练使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
3.熟悉知名的NLP模型，例如word2vec、BERT等，同时能够设计、改进和优化这些模型。
4.熟悉常用的预处理技术和NLP任务的评价方法。对机器学习、优化理论等有基本了解。
5.具备良好的编程基础，熟练掌握至少一门面向对象语言，如Python、C++、Java等。
6.具备较强的沟通、团队协作能力，具备较强的快速学习、解决问题能力及思考能力。

数字人VR实习生（全程线上）-2位：

1.计算机图形学及动画技能：熟练掌握3D建模、动画、渲染等相关技术，具有数字影像处理和合成的经验；
2.编程技能：熟悉 C++、Python 等编程语言，熟练使用 OpenGL、DirectX 等相关库文件进行开发；能够基于虚拟现实技术及驱动组件对数字人进行程序化控制；
3.数据管理能力：了解基础数据结构、算法；了解数据库管理、使用主流游戏引擎如Unity3D与UnrealEngine4等的设计思想进行多样化数据流的管理；
4.创意思维：善于从科学角度出发将个人设计特点融入到产品中，考虑用户体验与最佳界面设计，为数字人应用场景提供新颖的视觉效果；
5.团队合作：能够独立完成数字人的建模、动画、设计等工作，同时也具备优秀的沟通、协调和团队合作能力，清晰理解工作任务并明确表达。