源信息，輸出每個光子對最終圖像的貢獻權重...提前剔除低權重的光子，存儲開銷可以降低70%以上。」
「這...」周牧盯著他，像在看外星人，「這需要大量的訓練數據和計算資源。而且，實時性怎麼保證？神經網絡推理也需要時間...」
「預訓練+輕量化模型。」薑宇說得很快，「用離線渲染的大量場景做訓練，得到一個通用模型。部署時用簡化的網絡結構，配合GPU加速。2005年的GeForce 7800 GTX已經有可編程著色器單元，可以做簡單的矩陣運算。」
他頓了頓，補充：「我知道這聽起來超前。如果我們不做，一兩年後，一定會有人做。到時候我們就隻能追趕了。」
周牧沉默了很久。
最後他說：「你有具體的方案嗎？」
「有。」薑宇從背包裡拿出U盤，「昨晚寫了個大綱，包括數據採集方法、網絡結構設計、訓練和部署流程。但需要懂數學的人來完善。」
周牧接過U盤，插進電腦。
屏幕上跳出一個PDF文檔，28頁，圖文並茂，從理論推導到偽代碼，甚至還有初步的基準測試預估。
「你一晚上寫的？」周牧的聲音有些驚訝。
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「睡不著。」薑宇輕描淡寫。
實際上，這是前世光影紀元在2018年才成熟的一項技術，基於深度學習的光子重要性預測。
他憑記憶還原了核心框架，雖然細節需要填補，但方向和路徑是清晰的。
周牧一頁頁翻看，呼吸逐漸急促。
「這個損失函數的設計...巧妙。」他指著其中一頁，「用渲染誤差的梯度作為監督信號，而不是直接的光子貢獻值...」
「因為直接貢獻值不穩定，受噪聲影響大。」薑宇接話，「用梯度更魯棒。」
「對！對！」周牧猛地轉頭看他，眼鏡片後的眼睛閃著光，「薑宇，你到底是什麼背景？國內哪個實驗室出來的？」
「中國傳媒大學，動畫與數字藝術學院。」薑宇微笑，「我們學校有幾位教授和MIT媒體實驗室有合作。我接觸過一些前沿資料。」
半真半假的解釋。
周牧信了。
「這項目，我想做。」他說得很鄭重，「就算隻是理論驗證，也有發表頂級論文的可能。SIGGRAPH級別。」
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