而【图像】到【模型】之间……
“而图像到模型之间的可行性，已经通过我刚才的demo证实可行了。”
同一张PPT的页面中，岑淼又用动态箭头联通了【图像】和【3D模型】。
“那三维模型到视频就更不用说了，三维动画都是1991年诞生的。”
这个岑淼精心准备的包袱很显然是掉凳了。
但她也早就为此做好了准备。岑淼没有给自己的话留太大的气口，她瞥了眼葛建平的脸色，就迅速按下鼠标。
一根箭头又出现在了【3D模型】和【三维视频】中间，紧接着又发散出了【VR/AR】【全息影像】【mapping】等许多关键字。
“以上是我的设计概念构想，这是我查询的相关文章资料和案例调研。”
PPT展示到这一步，岑淼就停下了汇报，没有最后一页固定格式的“谢谢观看”。
她只是用一副翘首以盼的姿态微笑地看向葛建平。
“你说的这些都是很概念上的东西。”葛建平皱着眉头点评道，“尽管你每一个单独的节点都说是可行的，你也说已经有很成熟的案例了。”
葛建平让岑淼把PPT翻回到她展示那些箭头的页面。
岑淼微笑着低头操作，但与此同时，她内心也涌起了不好的预感。她握着鼠标的手很快沁出了一层薄汗。
“你这个从文字到视频的设计链，这个技术链，可能从学术层面上来看是可以，我只是说可能。”
岑淼用了她全部的意志，才忍住没有当场反驳他“肯定可以，已证可以！您可以自己去看论文”。
相反地，她咬紧了牙关，脸上保持住了得体的微笑。
“现在没有什么公司，或者说是企业已经做到了你说的这些。”
岑淼等的就是葛建平的这句话。
像是猎手等到了跳入陷阱的猎物一样，岑淼不疾不徐地将PPT滚动到了她汇报结束时的那一页。
“您说的这点，我也做了调研。”
鼠标点击，PPT继续播放。
带有【Stable Diffusion模型】字样的页面出现在了显示终端上。
“目前一家名为Stability AI的公司提出了Stable Diffusion这个模型，SD模型的核心技术来源于一篇人工智能视频剪辑技术公司的科学家和慕尼黑大学共同发表的论文。”
岑淼将那篇SD模型奠基论文的中英版本都贴进了PPT。
为了辅助理解，她又用论文本身附带的模型结构图简单地解释了模型训练的过程和结果。
但葛建平只问了岑淼一个问题：“这个是该公司概念性的项目，还是已经投入商用了？”
岑淼这次的回答很没有底气：“还在实验阶段。”
整个班级里短暂性地沉默了几秒。
台下坐着的很多同学甚至全程没有仔细听岑淼在讲什么，但她此次汇报庞大的工作量，足以让同学们都感到膈应。
葛建平接下来开口的评价，可以直接决定岑淼这么超额完成的进度是“班级楷模”还是“做无用功”。
终于，一直拧着眉头、嘴唇紧闭的葛建平深吸了口气。
“你说的这些，太概念了，你做不出来的。”葛建平一句话堵死了岑淼的所有想法，他还笃定地补充道，“你说的从‘文字直接生成三维视频’这个想法，可能好几年都没办法做到。那你的设计要不要落地？”
面对最后一个问题，岑淼沉默不语。
“不要说研究生了，如果你是博士生，我完全支持你顺着你所有的资料往下继续研究。
但你不是，你现在大三，你一年多后就要毕业工作了。你要站在象牙塔里等科学技术发展到你构想的程度吗？”
这个问题岑淼依旧无法回答。
葛建平补充道：“而且你刚刚展示的案例里，有很多家人工智能公司或实验室，这就意味着要用到不同的开源软件。你每个节点生成的文件，能像在Adobe公司的整套软件里一样，互相导入吗？”
这个问题岑淼其实可以回答，但此刻她也明白，辩论已经没什么必要了。
她灰心丧气地站在讲台上，在内心自我宣判了设计灵感的夭折。
到最后，葛建平给出了对她来说，其实最实际也最稳妥的建议。
“你就根据你现在所做出来的demo，加大数字资产的量，扩张交□□，增加三维模型的设计感、艺术感，这样就可以了。
你的文献调研能力后续也根本不用汇报展示，你现在的这些就够你写出一篇课程论文了。但你论文的创新点啊，你不要写得太过创新，这点你要记住了，不然你写毕业论文会吃亏的。”
“好的，谢谢老师。”
岑淼说完这句话，整个人就像被针扎了的气球那样，瞬间泻走了周身全部的力。
到了下课时间，雅婷在数媒班门口等到下课出来的岑淼时，很明显地感受到她低落的情绪。
“汇报得不好？结果不理想吗？”
雅婷看岑淼这段时间学习的劲头，她很难想象如果岑淼真的被老师否定了方案，她该有多失落。
“说不上来。”岑淼心酸地苦笑了一下，“但总之就是，从现在开始，我只要用60%的力，就可以cover这节课了。”
“啊？”雅婷有些慌乱地挽起岑淼的胳膊，紧贴着她一块儿往前走。
岑淼说不上来她此刻是失望多一些，还是委屈多一些。
虽然从讲台上失魂落魄地走下来，直到现在，她已经反思很久了，但她依然没有权衡出答案。
知道吃饭时她看到姜阔和朱彧发来的信息，约她有空来社交开社团联合会换届流程的会议。
“行，很好。”岑淼冷笑一声，“既然这样，那接下来我又有大把的精力放在换届、辩论赛选拔和实习上了。”
（本书为架空背景，其中涉及的人物和情节无现实原型）
1.不是人工智能或计算机专业的，写这章纯靠看论文、各大博主的视频科普和帖子，专业知识方面很多细节就简略地一笔带过了（有专业性错误可以直接提，我虽然不会再去改正文的?д` ，但可以评论指出来，哈哈）
2.关于CLIP模型、DALLE模型、SD模型的解析帖，可以去看CSDN上的这篇文章https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/131205615（它最后还贴了相关的论文和其他相关的分析文章的链接）
3.关于GAN和Diffusion的优缺点对比，也可以去CSDN上看相关的文章，但去看论文会更严谨。
这里贴一篇2021年在NeurIPS 上发表的论文，https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/hash/49ad23d1ec9fa4bd8d77d02681df5cfa-Abstract.html，其认为Diffusion模型可以实现优于GAN生成模型的图像样本质量。
本文中人工智能发展的时间节点，对应到现实世界，就是在这个时候左右
4.叠甲：科学技术发展不太好架空，其他的全是架空，全是架空，全是架空
作者有话说
第12章 纳新换届（三）
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