学习经历
- 主修摄影专业，课程包括基础摄影技巧、图像后期处理、数字暗房技术等。
- 掌握了Photoshop、Lightroom等专业修图软件，熟练应用于人像修饰、色彩校正和光影调整。
- 参与了多个校园摄影项目，例如为校报提供修图服务，获得2016年校园摄影比赛二等奖。
- 通过实践课程，学习了商业摄影的流程，包括布光、构图和后期优化，积累了一定的修图经验。
学习经历
- 深造数字媒体艺术专业，重点学习数字图像处理、视觉特效和修图技术，包括Adobe Photoshop CC、Illustrator等工具的高级应用。
- 完成毕业设计项目《商业修图实践》，涉及人像精修、背景合成和细节增强，获得导师高度评价。
- 参与校内外合作项目，例如为广告公司提供图像编辑服务，学习了行业标准工作流程，如PSD文件管理和图层管理。
- 通过课程，掌握了AI辅助修图技术，提升了效率和创意输出，积累实际修图案例。
客户沟通与需求分析
- 与客户进行深度沟通，准确理解品牌调性和视觉需求
- 根据客户反馈调整修图方案，确保最终效果符合预期
专业修图工作
- 使用Adobe Photoshop、Lightroom等工具进行图片精细处理
- 执行人像精修（皮肤调色、瑕疵去除、五官修饰）
- 商业图片合成与背景处理，提升产品展示效果
- 活动宣传图片后期制作，包括调色、锐化与细节修饰
项目管理与协作
- 管理修图项目进度，确保按时交付
- 与摄影师、设计师协作，提供专业修图建议
- 维护客户档案，建立标准化修图流程
质量控制
- 执行多轮质检，确保图片色彩准确、细节清晰
- 记录修图过程，形成可追溯的工作日志
人像与商业摄影后期处理
负责品牌广告及产品摄影的后期制作，运用Photoshop与Lightroom进行精细调色与细节优化，包括但不限于背景合成、光影修复及皮肤质感处理。
技术专项
采用频率分离技术、高低频磨皮法等专业手法，针对不同肤质与拍摄条件进行精准修饰，确保人像照片自然真实，保留原始神韵。
客户项目
参与国际快时尚品牌及国内美妆品牌的年度广告大片后期，累计处理超3000张商业影像，独立完成从RAW格式到成品输出的全流程修图，满足品牌视觉统一性要求。
效率优化
开发标准化修图流程模板，将平均修片时间缩短40%，并编写《商业摄影修图规范手册》供团队参考使用。
项目概述
为某奢侈腕表品牌全球发布会设计主视觉及宣传物料，包含超模写真、产品特写、场景合成等修图工作。
技术难点与解决方案
- 光影融合：需将手表冷光与模特肌肤暖光自然过渡，采用PS CC的渐变蒙版+频率分离技术实现光影分层处理。
- 细节修复：针对超高清(8K)人像素材，使用高低频磨皮+锐化技术保留皮肤纹理，避免过度失真。
- 背景合成：将3个不同场景素材无缝融合，通过Camera Raw批量调色+蒙版技术统一色温，最终交付4版不同风格的修图版本。
使用工具
Adobe Photoshop CC 2019、Lightroom 6、Frequency Separation插件
项目成果
最终修图作品被收录进该品牌2019年全球营销档案，客户反馈「画面质感超越实体产品」
项目概述
参与科幻电影《星际回响》宣传海报的特效合成工作，重点处理外星文明场景与人类演员的光影融合。
技术难点与解决方案
- 光影匹配：使用Nuke进行深度图提取，通过PS图层蒙版+辉光特效实现演员与虚构星空场景的无缝融合。
- 细节增强：针对4K素材进行色彩分级，使用曲线调色工具增强飞船引擎尾焰的蓝光效果，对比度提升300%。
- 动态模糊：通过时间轴关键帧技术模拟高速运动模糊，使海报呈现电影运镜感，获得奥斯卡视觉效果奖提名
使用工具
Adobe Photoshop CC、Nuke 12、Topaz Gigapixel AI
个人总结
作为一名专业的修图师，我拥有超过五年的丰富经验，专注于人像修饰、图像合成和色彩校正。熟练掌握Photoshop、Lightroom等主流软件，处理过大量商业项目，如广告摄影和社交媒体修图，确保高质量输出。
专业技能：精通图层管理、细节调整和创意特效，提升图像视觉效果，曾获客户多次好评。
职业规划：致力于通过持续学习和实践，向高级修图师方向发展，并探索AI技术在修图中的应用，追求创新与行业领导地位。
研究背景
本研究针对图像修复领域中常见的模糊和破损问题，提出了基于深度学习的创新算法，旨在提升图像恢复的精度和效率。
研究内容
- 分析了传统图像修复方法的局限性，如基于插值的算法在处理复杂纹理时的失真问题。
- 开发了多层卷积神经网络模型，结合注意力机制来捕捉图像局部和全局特征。
- 对比了主流数据集（如DIV2K）上的性能，评估了算法在去除噪点、修复划痕和超分辨率重建中的效果。
研究方法
- 采用Python和TensorFlow框架，构建了数据增强模块，使用真实世界图像进行训练。
- 通过交叉验证和AUC指标量化模型性能，确保算法的泛化能力。
- 实验设计包括基线比较、参数调优和用户反馈测试，以验证实际应用价值。
研究成果
- 成功将图像修复PSNR指标提升了15%-20%，显著优于传统方法。
- 发表于国际期刊《图像与视觉计算》，并申请了2项发明专利（专利号：CN1020123456）。
- 贡献了开源代码库，被全球修图社区广泛采用，提升了行业标准。
研究背景
随着数字图像需求的增长，本研究聚焦于开发AI辅助修图系统，以自动化处理重复性任务，提高修图效率和创意输出。
研究内容
- 探讨了现有修图软件（如Photoshop）在批量处理和智能编辑方面的不足，提出了端到端的AI解决方案。
- 设计了基于生成对抗网络（GAN）的模型，用于智能上色、去水印和风格迁移，实现高保真图像转换。
- 整合了用户行为分析模块，优化了人机交互界面，以适应不同修图场景的需求。
研究方法
- 运用PyTorch和OpenCV工具，收集了超过10万张图像数据集进行模型训练和测试。
- 采用了强化学习算法，动态调整修图参数，确保输出符合用户偏好。
- 通过A/B测试和用户调查，评估了系统的易用性和性能提升效果。
研究成果
- 系统实现了修图时间缩短40%的显著成效，用户满意度调查显示满意度提升至92%。
- 在国际会议《计算机视觉与图像处理》上作口头报告，并获得了最佳论文提名。
- 商业化原型已与多家摄影机构合作，推动了AI在修图行业的实际应用。
中文
- 母语水平，流利沟通与写作，熟悉修图行业术语
英语
- 六级及以上水平，能处理国际客户项目，阅读英文设计文档
Adobe Photoshop认证
- 获得Photoshop CC专业认证，掌握高级图像处理技术
修图师资格证书
- 持有国家认证的修图师资格证书，涵盖色彩校正、图像合成等专业领域