1、訓(xùn)練與優(yōu)化 LORA 模型:針對(duì)我們的 IP 角色和特定美術(shù)風(fēng)格，負(fù)責(zé) LORA 模型的全流程訓(xùn)練、迭代和調(diào)優(yōu)。2、搭建和維護(hù)ComfyUl工作流:構(gòu)建穩(wěn)定、高效的圖像生成工作流，集成 ControlNet、IP-Adapter(如 instant-character)等工具，支撐對(duì)圖像生成過程的精細(xì)控制。持續(xù)鉆研AI繪畫工具的最新功能、模型、插件(如ControlNet,LoRA等)，優(yōu)化工作流，提升出圖效率、可控性和藝術(shù)表現(xiàn)力。解決AI生成中的細(xì)節(jié)問題。
3、定義視覺風(fēng)格:與項(xiàng)目品牌設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人緊密協(xié)作，快速響應(yīng)需求變化提供多樣化的視覺方案探索可能性，實(shí)現(xiàn)品牌項(xiàng)目整體視覺靈感呈現(xiàn)。
4、協(xié)調(diào)模型與產(chǎn)品落地:協(xié)助研發(fā)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn) Lora 模型在實(shí)際產(chǎn)品場(chǎng)景中的調(diào)用，提升整體生成效率與質(zhì)量。
5、跟進(jìn)前沿技術(shù):持續(xù)關(guān)注 AIGC 領(lǐng)域的新技術(shù)與工具，如 Diffusion 模型、ControlNet、SDXL等，并結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景提出創(chuàng)新落地方案。
職位要求:
1、扎實(shí)的 AIGC/圖像生成領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，熟悉 Stable Diffusion、LORA、ControINet 等核心技術(shù)原理
2、有搭建/維護(hù) ComfyUl、WebUl 等工作流的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),熟悉 Python 腳本與節(jié)點(diǎn)式流程。
3、對(duì)藝術(shù)風(fēng)格與美術(shù)質(zhì)量有較高審美能力，理解角色視覺一致性背后的設(shè)計(jì)邏輯。
4、熟悉游戲/二次元/IP 類內(nèi)容者優(yōu)先，具備跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通能力。