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瓶颈期持续了近三周，进展微乎其微。
叶濯缨甚至罕见地显露出一丝焦躁，实验室里的低气压让偶尔来送资料的助理都小心翼翼。
转机，发生在一个他习惯性摆弄围棋的傍晚。
他盯着棋盘，思考着如何通过局部的一个“劫争”
，影响到全局的胜负。
忽然间，一个念头如闪电般划过他的脑海：“全局注意力机制”
在围棋中，高手不会只盯着局部厮杀，而是时刻关注整个棋盘的态势，理解每一颗棋子与全局的关系。
图像修复何尝不是如此？修复一个破损的像素，不能只看它周围的那几个点，而应该让模型“看到”
整张图片，理解这个位置在全局中应该扮演的角色——这里是天空的一部分，那里是衣物的纹理，这里是眼神光的焦点……
他立刻扔下棋子，扑到电脑前。
他需要重新设计神经网络的结构，引入强大的注意力模块，让模型在修复每一个像素时，都能动态地、有选择地关注图像中所有相关的、未被破坏的区域，从而获得全局的语义上下文信息。
这意味著几乎推倒重来。
意味着更复杂的模型结构，更巨大的计算量，以及更漫长的训练时间。
接下来的日子，是名副其实的“苦役”
。
叶濯缨将自己完全沉浸在了代码和数据的海洋里。
算力的桎梏：实验室的服务器资源有限，庞大的模型和数据集让训练一次就需要几十个小时。
他不得不精打细算地安排每一个实验，常常在深夜设定好训练任务，然后在办公室的简易折叠床上和衣而卧，等待第二天清晨的结果。
服务器的低鸣成了他最好的催眠曲，而任何一次训练失败的报错提示音，都会让他瞬间惊醒。
数据的锤炼：他亲手构建了庞大的训练数据集，不仅包含各种类型的破损图像，还包含了大量他通过算法模拟生成的、更具挑战性的损坏模式。
他像一个苛刻的教练，用最残酷的“考题”
来锤炼他的模型。
细节的魔鬼：损失函数（LossFun）的权重调整，是一个极其枯燥且需要直觉和耐心的过程。
他需要手动调整几十个超参数，观察它们对修复效果的细微影响。
有时候，为了一个像素边缘是否自然，他可能会反复调整参数，重新训练好几个轮次。
他的眼睛因为长时间盯着屏幕而布满血丝，手指也因为频繁敲击键盘而有些僵硬。
失败，调整，再失败，再调整……循环往复。
垃圾桶里堆满了空的咖啡杯和能量棒包装纸。
智能黑板上的公式被写了又擦，擦了又写，周而复始。
记不清是第几百次，还是上千次迭代了。
那是一个普通的凌晨，窗外天色将明未明。
又一次长达四十多小时训练结束的提示音响起。
叶濯缨揉了揉酸涩的眼睛，点开了测试集。
他随机选择了一张破损极其严重、几乎只剩下一半人脸的老照片，运行了修复程序。
进度条缓慢移动。
他的心跳，在寂静的实验室里，清晰可闻。
当结果图像缓缓呈现时，叶濯缨屏住了呼吸。
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