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Recruitment: Research Assistant (RA) @ AiDLab, Hong Kong 香港AiDLab 招聘研究助理
Contact: fangjianliao@aidlab.hk
人工智能设计研究所 (AiDLab)
- 负责人: AiDLab 总裁黄伟强教授 (Prof. Wai Keung Wong)，香港理工大学郑翼雄时装教授
- 地点: 香港科学园 (Hong Kong Science Park)
📋 工作内容与要求
- 开展计算机视觉 (CV) 前沿算法研究及落地场景探索
- 调研特定场景的算法落地可行性，负责算法的深度研究与优化
- 推动科研成果在时尚设计领域的实际应用
- 学历背景: 图像处理、计算机视觉、自然语言处理等相关方向，本科及以上学历
- 技术实力:
- 扎实的 Python / 代码基础，具备快速复现前沿论文算法的能力
- 熟悉生成式算法 (Generative AI) 的优缺点，对生成式任务有浓厚兴趣
- 软实力: 对 Fashion（时尚）领域感兴趣，具备良好的审美或行业洞察力
🌟 Why Join Us
- 地理位置优越: 位于香港科学园，配套设施完善
- 产研结合: 实验室已有成熟的落地商用产品
- 学术氛围: 与理大及 AiDLab 的专家共同工作
🎥 FashionShow实时视频生成课题（可运程）
可选合作开展形式
- （1）香港线下RA+可支持读博
- （2）远程科研合作+实习津贴+可共一署名
核心工作内容
- （1）视频数据处理体系和视频生成测评体系
- （2）高效视频自回归生成模型
🧠 技术命题与深度讨论 (Research Challenges)
我们诚邀对以下 Fashion AI 前沿问题有独到见解的同学加入讨论，选择一两个问题，你可以先让AI思考，然后加入自己的见解，也可提出自己其他的问题思考：
1. 伪高清视频的识别与视觉质量评估
- 挑战：许多历史影像虽经插值提升了分辨率（如 4K），但实际视觉质量（清晰度、纹理细节）依然很差。
- 思考：如何构建 无参考视频质量评估 (No-Reference VQA) 模型？
2. 视频中运动模糊 (Motion Blur) 的解决路径
- 挑战：T 台走秀中模特动作较快，采集到的数据常伴随严重的运动模糊。
- 思考：在生成式模型中，是应该在预处理阶段引入去模糊算法（Deblurring），还是在 Diffusion Model 的训练阶段 引入运动轨迹先验（Motion Prior）来增强对模糊帧的重建能力？
3. FashionShow 复杂镜头语言的受控生成
- 挑战：秀场包含推拉摇移、侧拍、俯拍等极其丰富的摄影机轨迹。
- 思考：如何解耦人体运动与相机运动？是否可以通过引入 Camera Injection（如 CameraCtrl）或参考位姿序列（Pose Sequence）来实现对特定镜头语言的精准复现？
4. 复杂背景下的人像前后景分离
- 挑战：T 台周围常有密集的观众和相似的模特背景，传统分割易出现粘连。
- 思考：在 Fashion 场景下，如何结合 Robust Video Matting (RVM) 与最新的 Segment Anything (SAM 2) 提升时序分割的稳定性？针对前景后景都是人像的极端情况，如何利用深度估计（Depth Estimation）进行语义层级的遮挡关系建模？
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