第69章马驹过隙(4 / 5)
他一个人看许一寒穿,他会很高兴,但商务宴人多,中年男性占大多数,他带她去又是以他女朋友名义……露肤度太高容易被说闲话和揩油。
第二件是缫丝红礼服,最保守的a字裙,蓬得并不是很开,但整体又太单调。
后面一连试了五件,也没第一件好看。
“给后背加点料子挡一下,”李岵寒说,“钱不打紧,我们都付。”
“要尽快,下周四就要穿。”
为保留风格,礼服背后加了肉色修身的布料。就改背后,三天不到,许一寒去这家店去了三四次。
好在在周三时改完了。
和李岵寒去宴会,李岵寒打完招呼就开始介绍许一寒,但也只说了她是他女朋友,和在读的学校与专业。
因为和专业和ai相关,介绍时还有人在问许一寒ai模型的事儿。
但也就这阵儿有人搭理她,其他时候就只有李岵寒和他几个朋友和她说话。
本来李岵寒带许一寒来,也是想着刷脸,混个脸熟,顺便哄许一寒。
李岵寒朋友怕冷场,拐弯抹角找话题和许一寒聊天,聊的话题又实在乏善可陈。
许一寒接过话头,又把话题拐到了自己在做的ai建模上。
“al实现平面图片图纸自动转三维图纸,主要依赖于深度学习算法,特别是卷积神经网络cnn和生成对抗网络gan,”许一寒尽力讲得通俗易懂,“比如,一张建筑平面图纸,cnn能识别出墙体、门窗的位置和形状等。生成对抗网络gan由生成器和判别器组成,生成器负责根据cnn提取的特征去生成三维模型,判别器则负责判断生成的三维模型是否真实、准确。在这个过程中,生成器和判别器不断博弈,生成的三维模型才会越来越逼真、精确。”
在场的人不大听得懂,但ai是下个风口,他们多少也感兴趣。
许一寒在这边讲,慢慢地越来越多人凑过来听她讲。
“ai建模我大致有过了解,数据样本够,能做出来的建模精度会很高,”有人问,“但就我所知,精度高的3d建模,这些东西做出来没法改,像uv太乱无法贴图都是常见问题,要改原模型只能自己照着重画。”
“大多ai软件生成出来的建模只要精度一高,确实没法改,要想要ai做出来的模型只能重新括扑,重新分uv,”许一寒说,“运用的实践,ai软件起大型作用,其他都要靠建模师改。”
“我目前研究的方向是在ai模型基础上,直接修改,”她说,“但目前的做出来的模型只有建筑才能做到这一点,人物动物的数据远远不够,所以还只是个半成品。”
“你意思是你弄出来的ai已经能直接改了?”问这话的人是个发了福的中年男,
许一寒看了这人一眼,路陈驰和她介绍过,他是王引,郜方基金市场部经理。
“对,”许一寒说,“我和朋友做的游戏建筑建模就是ai生成的,逼真3d模型,可以直接修改。”
“……哪款游戏?”
“steam上的一款,叫阿卡迪亚。”
“你叫许一寒?今年多大,24还是25?”王引问。
“许一寒,”许一寒点头笑笑,“23岁,我从小就对计算机和绘画感兴趣,弄出来的ai能做到这种程度也是归功于我参加的项目。”
“……年少有为,年少有为,”王引感叹了声,笑笑递过去张名片,拍了拍她肩膀,“有需要联系我。”
许一寒接过了名片。
有了王引这一开头,后面又有人过来给她递名片。
过来的人不多,但许一寒不至于冷场。
第一次参加商务宴,刷脸熟的作用已经达到了,甚至超了预期。
李岵寒开车送她回租房,一路上许一寒都在笑,她的笑感染了他。
下了车,李岵寒拎着她的包看着她,一边无奈地摇头,一边笑:“还没拉到投资就这么高兴,等你拉到投资后那还得了。”
“到时候笑三天,”许一寒说,“李岵寒,我能认识你是我这辈子最大的幸运。”
“我也是,”李岵寒看着她说,“我最幸运的事儿就是到c市读大学遇到了你。”
许一寒牵住他手。
李岵寒回握,紧紧牵住她手。
月底时,阎之之和许一寒聊天,聊到昨晚初中同学聚会。
许一寒在b市没法去,阎之之参加了。<
吃饭时她认识了个学舞蹈的男生,芭蕾艺考上岸。“现在正读大二,”阎之之回忆说,“他长得是真的好看,很清俊气质又好……不愧是舞蹈生。”
阎之之那朋友是许一寒共友。
因为这,当月回c市探监,许一寒特意和这朋友吃了几次饭,才把这男生叫出来。
他叫文贺一,确实清俊,或许练舞的原因气质很好……还是直男,性格宅,对练舞的事儿很上心。
他高中谈过一次恋爱,但都是未成年,一切都点到为止,高考后因为异地,自然而然分手了。
和李岵寒性格相反,文贺一是很懂礼貌的人,说话也雅气,和他待一块,许一寒觉得很舒服。
那之后许一寒迷上了看芭蕾,李岵寒觉得奇怪,但照旧帮许一寒抢门票中央芭蕾舞团在国家大剧院的演出,约会时和她一起看。
“怎么突然想看芭蕾?”进场时,李岵寒还在问。
“前几天刷到了天鹅湖视频,”许一寒说,“我从小就在练柴可夫斯基的钢琴曲,却没好好看一场钢琴曲配套的芭蕾……”
那之后国家剧院的每一场芭蕾舞表演,李岵寒都会帮许一寒抢。
话说得遗憾高雅,实际上许一寒就只是单纯想看芭蕾舞男演员结实又肌肉分明的腿,随便和文贺一有点共同话题。
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