智能光学设计：用于下一代电影摄影镜头的人工智能工具

该项目旨在构建一种计算框架，整合计算机视觉、图形学与机器学习技术，以优化镜头的设计与仿真过程。通过采用数据驱动模型，该框架旨在将传统的迭代式镜头设计方法转化为高效的正向设计与逆向设计流程。

简介： 该项目旨在开发一种计算框架，将计算机视觉、计算机图形学与机器学习相结合，以加速并优化镜头的设计与仿真过程。传统的镜头设计过程缓慢、耗费人力，且依赖专家主导的迭代方法。我们提出采用数据驱动的可微渲染模型，从而学习镜头设计参数与图像质量指标之间的映射关系。该框架支持两种模式：正向仿真（预测候选镜头配置下的成像结果）与逆向设计（提出符合特定成像/感知目标的镜头结构）。

资格标准： 您需满足我们博士项目的最低入学要求。 我们正在寻找具有高度积极性且技术能力突出的候选人，其背景应涉及计算机科学、电子工程、应用数学、物理学或相关学科。 理想的申请者应具备： 一流或高2:1荣誉学位（或同等学历），且最好具备相关领域的硕士学位。 具备扎实的数学基础，特别是在线性代数、优化、概率及数值方法方面。 具备计算机视觉、计算机图形学、计算成像或机器学习的相关经验。 精通 Python 和/或 C/C++ 编程技能，并具备使用 PyTorch 或 TensorFlow 等机器学习框架的经验。 建议具备渲染、模拟或基于物理的建模（如光线追踪、可微渲染、光学或光度建模）方面的相关经验。 对人工智能、计算成像与工业光学设计交叉领域的跨学科研究具有浓厚兴趣。 我们特别欢迎那些渴望通过与行业紧密合作，将前沿人工智能研究转化为实际工程系统的申请者。强大的问题解决能力、创造力以及独立工作与在协作研究团队中工作的能力均至关重要。 若具备光学系统、逆问题分析、生成式模型或高性能计算方面的相关经验将更有优势，但并非必需。 欢迎来自英国或国际地区的申请者申请。

Funding information: Fully funded studentship opportunity covering home and international (waiver) university fees, additional research training, travel funds and UKRI standard rate (£21,805 for 2026/27 academic year).

申请截止日期： 2027年1月17日 申请方式： 申请应通过“视觉、语音与信号处理博士项目”页面提交。除研究计划书外，您还需上传一份文件，其中注明您希望申请的课题名称及相关导师的姓名。 奖学金相关常见问题解答： 请阅读我们的奖学金相关常见问题，以了解有关申请及资助的更多详情。