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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gefre&nbp;7800&nbp;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、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。iggraph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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