Reconstruction Vidéo Volumétrique 4D enrichie par AI générative

Reconstruction Vidéo Volumétrique 4D enrichie par AI générative : étude de l'impact de l'augmentation générative des points de vue sur la qualité de reconstruction

Quel sera votre environnement ?
Au sein du laboratoire Image & Vision, vous rejoindrez l'équipe en charge de la reconstruction vidéo volumétrique 4D (représentation spatio-temporelle de scènes réelles à partir de captations multi-vues). Le stage s'inscrit dans un projet plus large dont la brique de reconstruction volumétrique 4D est déjà développée et opérationnelle. Vous vous concentrerez sur l'amont de cette chaîne : l'augmentation par IA générative des vues d'entrée (datasets publics et internes) et la mesure de son incidence sur la qualité finale de la reconstruction.

Vous collaborerez étroitement avec les développeurs de la brique 4D, disposerez d'un accès à des captations multi-vues réelles calibrées et à des datasets publics, ainsi que d'un environnement GPU (NVIDIA A100/H100 ou équivalent).

Quelle sera votre mission ?
•    Prendre en main la brique de reconstruction 4D existante : comprendre son architecture, ses formats d'entrée/sortie, ses métriques internes et ses points d'intégration.
•    Cartographier l'état de l'art des modèles d'IA générative applicables à l'enrichissement de vues multi-vues et sélectionner 1 à 2 approches pertinentes.
•    Concevoir et implémenter un pipeline d'augmentation d’AI générative : génération de vues intermédiaires, complétion d'occlusions, augmentation temporelle, diversification d'éclairage/pose, en garantissant la cohérence de calibration.
•    Évaluer l'incidence des vues synthétiques sur la qualité de la reconstruction 4D, ainsi que sur le temps/coût de reconstruction.
•    Analyser les artefacts génératifs (incohérences, dérive temporelle) et définir des critères de sélection des vues synthétiques avant injection dans le pipeline 4D.
•    Documenter les développements et les résultats dans un rapport de stage, avec code versionné reproductible, jeu de données augmenté et soutenance.

Quel profil ?
Élève ingénieur en dernière année ou étudiant en Master 2 (BAC+5), spécialisé en traitement d'image, vision par ordinateur et/ou graphismes 3D, ou Deep Learning appliqué à la vision.

>    Les indispensables 

Compétences en vision par ordinateur : modèle caméra, calibration, SfM.
Expérience en Python (NumPy, OpenCV, PyTorch).
Compétences en méthodologie scientifique expérimentale : ablations, reproductibilité, métriques quantitatives.

>    Les plus

Expérience avec des données multi-vues séquentielles.
Expérience avec des modèles de GenAI / synthèse de vue.
Connaissance du 3D Gaussian Splatting (voire son extension 4D).
Expérience avec le travail sur environnement GPU conteneurisé (CUDA, Docker).

Quelles modalités ?
Possibilité de télétravail après une période d’intégration
Gratification : 1100€ (si niveau M2 ou 5ème année) + tickets restaurants + remboursement frais de transport
Salle de sport et cours coachés

Les prochaines étapes ?
2 entretiens :
#    1 entretien en visio avec l’encadrant
#    1 entretien final sur site avec l’encadrant

Pour en savoir plus : https://b-com.com/nous-rejoindre#nos-offres-demploi