第4章 ：勾引到手(2/2)
《数字媒体技术基础》《电影视觉特效史》《计算机动画原理》《实时渲染算法》...都是他前世早就精通的内容。
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着贡献。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：「为什麽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丶超解析度。如果我们训练一个网络，输入场景的几何丶材质丶光源信息，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，实时性怎麽保证？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GeForce 7800 GTX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，包括数据采集方法丶网络结构设计丶训练和部署流程。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，你到底是什麽背景？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MIT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丶维塔数码，或者自己创业。」
「创业？」周牧愣住。
「为什麽不行？」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。」