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第199章 科技赋能,艺术新生(上)

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景阳集团总部大楼,地下一层。

这里原本是备用数据中心,如今被临时改造成了《共鸣纪元》项目的核心实验室。

超过五百平米的挑高空间里,各种设备林立:

三台工业级全息投影仪组成阵列,动作捕捉摄像头的红点如星群般分布在穹顶,数十台高性能服务器机柜嗡嗡作响,散热系统持续运转。

实验室中央,是一个直径十五米的圆形测试平台。

平台上暂时空无一物,但四周环绕的柔性LEd屏已经亮起,显示着动态的数据流和算法可视化界面。

“云总,这是目前遇到的最大瓶颈。”

深度思维公司的张博士推了推眼镜,指着全息投影阵列旁的一台终端屏幕。

屏幕上,一段动态的人体扫描影像正在播放,但边缘不时出现细微的闪烁和重影。

“我们尝试用三台投影仪叠加成像,理论上可以覆盖整个测试区。但问题在于——”张博士调出另一组数据,

“当观众在空间中移动时,不同角度的投影光线会产生干涉,导致影像失真。如果观众人数超过二十人,失真率会急剧上升到肉眼可见的程度。”

他苦笑着补充:

“杨老师要求的‘沉浸感’,前提是影像必须稳定逼真。现在的效果……像是在看一场信号不好的全息电影。”

另一名工程师接话:

“还有实时交互延迟。观众做出手势,系统识别、处理、生成反馈,整个过程目前需要0.8到1.2秒。杨老师说,超过0.3秒的延迟就会破坏‘即时共鸣’的艺术体验。”

“AI生成艺术的质量也不稳定。”第三位技术负责人调出几幅算法生成的图像,

“我们训练了三个不同的生成模型,但输出结果要么过于模式化,缺乏艺术性;要么完全失控,生成的内容与输入的情感数据关联性太弱。”

实验室里气氛凝重。

这群人都是各自领域的技术大牛,但杨若薇提出的艺术要求,几乎是在挑战现有技术的极限。

“还有预算问题。”财务接口的员工小声提醒,

“如果要达到杨老师演示方案中的效果,仅全息投影系统一项的硬件升级,就可能需要追加两千万投入。这还不算软件算法定制和后续维护……”

“钱不是问题。”

声音从实验室入口传来。

云景阳走了进来,一身简单的黑色休闲装,手里拿着杯咖啡。

他没有看财务数据,而是径直走到测试平台中央。

“失真的问题,是因为你们把三台投影仪当作独立设备使用。”云景阳仰头看着穹顶的摄像头阵列,脑海中刚获得的数字媒体艺术精通在飞速运转,

“全息成像不是简单的叠加,而是一个动态校准系统。”

他走到控制台前,双手在键盘上快速敲击,调出投影系统的底层代码。

“每台投影仪内置的校准算法,是基于预设的空间坐标。但观众在移动,他们本身会遮挡和反射光线,导致坐标系实时变化。”云景阳一边说,一边修改着参数,

“我们需要一个反馈闭环——用顶部的动作捕捉摄像头实时扫描整个空间的三维点云数据,每秒至少60次更新。然后将这些数据输入投影控制算法,让每台投影仪的光线输出根据观众位置动态调整。”

张博士眼睛一亮:

“像自适应光学那样?但计算量太大了,实时处理这么多数据……”

“用FpGA芯片做硬件加速。”云景阳调出另一个界面,上面是灵犀科技最新研发的专用处理芯片规格,

“我们集团自己就有解决方案。灵犀三号芯片,专门用于实时图像处理和空间计算。一台服务器搭载四块芯片,足够处理这个级别的数据流。成本?我们自己生产,单块芯片成本不到八千。”

他说话的语气平静笃定,仿佛在陈述一个早已验证过的事实。

实验室里的技术人员们面面相觑,随即有人开始按照云景阳的思路重新建模。

五分钟后,模拟结果显示失真率从预估的37%下降到4.2%。

“解决了……”张博士喃喃道,看向云景阳的眼神充满震惊。

这位老板懂技术,而且不是一般的懂。

“延迟问题。”云景阳已经转向下一个难题,

“目前的交互流程是:摄像头捕捉动作→传输到中央服务器→算法识别→生成反馈指令→传输回投影系统。四个环节,每个环节都有延迟。”

他喝了口咖啡,继续说:

“简化流程。第一,在观众手环里集成低功耗的惯性测量单元和边缘AI芯片。基础手势识别在本地完成,只把结果数据上传,而不是原始图像数据,传输量减少90%。”

“第二,在测试区周围部署八个边缘计算节点,每个节点负责处理特定区域的交互反馈。指令生成后直接发送给最近的投影设备,绕开中央服务器。这样,延迟可以压缩到0.1秒以内。”

“第三,预渲染。90%的交互反馈其实是有限状态的组合——挥手、握拳、静止、行走……我们可以提前生成好这些状态对应的光影效果,存储在边缘节点的缓存里。识别出状态后直接调用,而不是实时生成。”

云景阳说完,实验室里安静了几秒,只剩下服务器风扇的嗡嗡声。

然后,噼里啪啦的键盘敲击声同时响起。

技术人员们像被打了鸡血,开始疯狂修改方案。

“AI艺术生成的问题。”云景阳走到那位负责生成模型的工程师身边,

“你们用的训练数据是什么?”

“主要是公开的艺术数据集,还有杨老师提供的三千幅她自己的作品。”工程师调出数据目录。

“不够。”云景阳摇头,

“艺术不是数学,不是用足够多的样本就能拟合出‘美’的。杨若薇的作品风格强烈,但《共鸣纪元》需要的不是模仿她,而是基于观众数据创造出全新的视觉语言。”

他想了想,给出方向:

“第一,增加训练数据的多样性。不只是绘画,加入音乐频谱图、舞蹈动作轨迹、建筑结构、自然现象(如云层变化、水流波动)的视觉化数据。艺术是相通的。”

“第二,设计多层控制机制。底层模型负责生成基础视觉元素,中层模型负责根据情感数据(喜悦、悲伤等)调整元素的色彩、节奏、密度,顶层模型由杨若薇亲自设计——那是一套‘艺术规则’,比如‘对比色不能超过三种同时高饱和度’,‘动态线条的曲率变化必须连续’……用规则约束算法的随机性,而不是完全放任。”

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