卡牌游戏策划简历怎么写更吸引人
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UP简历 小U
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个人总结
具备扎实的3D图形学、计算机视觉及深度学习理论基础，熟练掌握多种AI33D生成技术栈，包括NeRF、Diffusion Model等。在三维重建、点云处理和模型生成方面拥有丰富的实践经验。致力于通过前沿AI技术，实现高效、高质量的3D内容自动化生成，推动数字内容创作的革新与发展。
工作经历
AI3D生成算法工程师（实习）
字节跳动
- 深度参与AI3D生成团队，负责基于NeRF（Neural Radiance Fields）的场景重建与渲染算法优化，提升模型在复杂光照条件下的重建精度达15%。
- 研发基于Diffusion Model的纹理生成模块，实现高质量PBR材质的自动化生成，将美术资产生产效率提升20%。
- 利用PyTorch框架，实现并优化多尺度3D模型生成网络，成功将模型生成时间缩短30%，同时保持视觉效果一致性。
- 负责点云数据处理与特征提取，协助构建大规模三维数据集，支持后续算法训练与验证。
- 撰写技术报告与专利申请草稿，参与团队内部技术分享，累计分享3次，获得团队成员一致好评。
项目经历
基于多视角图像的3D场景重建系统
个人项目
- 项目背景：针对传统三维重建方法效率低下和精度不足问题，设计并实现一套基于深度学习的多视角图像3D场景重建系统。
- 个人角色：项目负责人，负责整体架构设计、算法选型与实现。
- 技术栈：Python、OpenCV、PyTorch、COLMAP、MeshLab。
- 核心工作：
- 采用SfM (Structure from Motion)和MVS (Multi-View Stereo)技术，通过多张二维图像精确恢复相机位姿和稀疏/稠密点云，重建成功率达到90%以上。
- 针对重建结果进行点云去噪和表面重建，生成高质量三角网格模型，模型精度平均提升10%。
- 开发用户界面，实现从图像输入到3D模型输出的自动化流程，简化操作步骤，提升用户体验。 - 项目成果：成功重建50+个复杂室内外场景，生成高精度3D模型，为后续AI3D生成任务提供高质量数据基础。
基于GAN的风格化3D模型生成
课程设计
- 项目背景：探索如何利用生成对抗网络（GAN）技术，实现特定艺术风格的3D模型自动生成。
- 个人角色：核心算法设计与实现。
- 技术栈：Python、TensorFlow、OpenGL。
- 核心工作：
- 设计并实现一个基于3D卷积神经网络的GAN模型，用于生成具有卡通或写实风格的低多边形3D模型。
- 收集并预处理3D模型数据集，包括模型对齐、体素化等操作，构建训练所需的输入数据。
- 引入感知损失和几何损失，改进GAN模型的训练稳定性，使生成模型的视觉真实感和几何连续性提升18%。 - 项目成果：成功生成100+个风格化3D模型，验证了GAN在风格化3D内容生成方面的潜力，并获得课程“优秀项目”评价。
教育背景
上海交通大学
硕士 · 计算机科学与技术
浙江大学
学士 · 软件工程
技能专长
3D生成与图形学
NeRF · Diffusion Model · 三维重建 · 点云处理 · PBR材质
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Keras
编程语言
Python · C++ · CUDA
计算机视觉
OpenCV · 图像处理 · 目标检测 · 语义分割
工具与平台
Git · Docker · Linux · Blender · MeshLab
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核心亮点
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适用人群
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