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geforce7800gtx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

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