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第4章 勾引到手（第1页）

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：勾引到手（：勾引到手（第22页）他还是认真记下课程编号和教授名字。下午1:30，工程学院计算机楼三层，实验室。姜宇按照课程表找到《实时渲染算法》的实验室。推门进去，房间里只有六七个人，全是男生，空气中弥漫着代码和速食面的味道。周牧坐在角落，面前两台显示器，正盯着满屏的数学公式和代码。“嗨。”姜宇走过去，在他旁边坐下。周牧抬头，推了推眼镜：“姜宇？你也选这门课？”“嗯。”姜宇看了眼他的屏幕，“在优化光子映射的内存结构？”“对。”周牧眼睛亮了，“我发现传统的光子图存储方式太浪费，80的光子最终不会对最终图像产生显著贡献。我想用重要性采样和自适应存储”他又开始滔滔不绝。姜宇耐心听了五分钟，然后开口：“为什么不试试用机器学习预测光子重要性？”周牧愣住。“2005年，机器学习在图形学中的应用几乎是空白。”姜宇继续说，“已经有论文开始探索用神经网络做降噪、超分辨率。如果我们训练一个网络，输入场景的几何、材质、光源信息，输出每个光子对最终图像的贡献权重提前剔除低权重的光子，存储开销可以降低70以上。”“这”周牧盯着他，像在看外星人，“这需要大量的训练数据和计算资源。而且，实时性怎么保证？神经网络推理也需要时间”“预训练+轻量化模型。”姜宇说得很快，“用离线渲染的大量场景做训练，得到一个通用模型。部署时用简化的网络结构，配合gpu加速。2005年的force7800gtx已经有可编程着色器单元，可以做简单的矩阵运算。”他顿了顿，补充：“我知道这听起来超前。如果我们不做，一两年后，一定会有人做。到时候我们就只能追赶了。”周牧沉默了很久。最后他说：“你有具体的方案吗？”“有。”姜宇从背包里拿出u盘，“昨晚写了个大纲，包括数据采集方法、网络结构设计、训练和部署流程。但需要懂数学的人来完善。”周牧接过u盘，插进电脑。屏幕上跳出一个pdf文档，28页，图文并茂，从理论推导到伪代码，甚至还有初步的基准测试预估。“你一晚上写的？”周牧的声音有些惊讶。“睡不着。”姜宇轻描淡写。实际上，这是前世光影纪元在2018年才成熟的一项技术，基于深度学习的光子重要性预测。他凭记忆还原了核心框架，虽然细节需要填补，但方向和路径是清晰的。周牧一页页翻看，呼吸逐渐急促。“这个损失函数的设计巧妙。”他指着其中一页，“用渲染误差的梯度作为监督信号，而不是直接的光子贡献值”“因为直接贡献值不稳定，受噪声影响大。”姜宇接话，“用梯度更鲁棒。”“对！对！”周牧猛地转头看他，眼镜片后的眼睛闪着光，“姜宇，你到底是什么背景？国内哪个实验室出来的？”“中国传媒大学，动画与数字艺术学院。”姜宇微笑，“我们学校有几位教授和it媒体实验室有合作。我接触过一些前沿资料。”半真半假的解释。周牧信了。“这项目，我想做。”他说得很郑重，“就算只是理论验证，也有发表顶级论文的可能。siggraph级别。”“不止是论文。”姜宇压低声音，“如果我们真能做出原型，甚至工具链，未来可以卖给工业光魔、维塔数码，或者自己创业。”“创业？”周牧愣住。“为什么不行？”姜宇看着他，“美国每年有几百家技术创业公司诞生。我们如果有核心算法，有专利，就有机会。”周牧沉默了。他低头看着屏幕上的文档，手指敲击桌面。姜宇不急，他知道周牧需要时间消化。这个前世陪他创业十年的兄弟，本质上是个技术纯粹主义者。他热爱的是解决问题本身，而不是商业成功。需要用“技术可能性”来吸引他，而不是“赚钱前景”。“我需要想想。”最后周牧说，“但这项目我加入。就算不为了创业，也为了做出点不一样的东西。”“好。”姜宇伸出手，“合作愉快。”

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