计算机图学学生 Martin Mirbauer 在 Chaos 创新实验室实习期间，亲身体验了软件的开发过程。请接着阅读，看看他的实际经历。
Chaos一直在寻找计算机图学领域的学术新星。毕竟，V-Ray 和 Corona 都是从大学项目开始的，而年轻的新秀往往可贡献自己的想法并导入新功能，使优秀的渲染软件变得更好。
在这篇博文中，在 Chaos 保加利亚总部实习了三个月的捷克学生 Martin Mirbauer，回顾了加入团队的感想以及他在实习期间学到的东西。
合作的源起
Corona Renderer 公司的联合创办人 Jaroslav Křivánek 是我在布拉格查理大学(简称CUNI)的导师和副教授。除了学术界，Jaroslav 老师还在可视化行业工作过，从中获得了研究课题的灵感。
CUNI 是隶属于欧盟的《START》研究基金计划的机构。我和同学们在 2020 年申请了该计划，研究专题是 SkyGAN - 利用神经网络生成云朵。这个项目包括在国外的研究实习，于是我便利用这个机会去了 Chaos 位于保加利亚索非亚的办公室。
Chaos公司与这个专题非常契合。在Chaos创新实验室工作的 Asen Atanasov 也是 CUNI 的远程博士生，他开始接受 Jaroslav 的指导。我们是在2022年的欧洲图形渲染研讨会（EGSR）上认识的，当时我们都在会上介绍自己的研究。我们发现彼此有共同的兴趣爱好，办完手续后，便开始合作。
实习期总共三个月，从2022年11月初到2023年2月底，圣诞节前后休息三周。
创新并改进人工智能产生的天空
第一项任务是比较我正在研究的神经网络方法和 V-Ray 6 中程序化生成的体积云的优缺点。Asen 同我共享知识，并学习了两种技术可改进之处。由于程序性产生的方法视觉质量更好，我继续研究 SkyGAN，以提高其保真度，在更高分辨率下进行更稳定的训练，并通过平铺来扩展分辨率。
此外，我还探索了V-Ray现有的功能，并开发了 VRaySun/Sky 中的小功能，例如飞机航迹云效果、密度、Seed 和夜空（正在开发中），以便熟悉已有的功能。看到其中一些功能实际导入使用真是一项巨大成就。
随着人工智能和数据驱动方法的蓬勃发展，我应邀在内部开发人员会议上准备了三场这方面的演讲：计算机学习和神经网络的基础介绍、我目前的研究项目（SkyGAN），以及深入探讨应用：利用神经网络处理 3D 物体。
我还可以为其他人正在进行的项目以及新启动的项目提供咨询，或者只是自言自语地对程序代码“rubberduck”（纠错）。我很乐意成为有用的人（希望如此！），也喜欢获得在真实世界的公司中应用研究工作经验，而不仅是学术界的经历。
总体实习经验
除了工作，我还认识了创新实验室团队并享受办公室的各种福利：办公楼可欣赏到首都索非亚的维托沙山的迷人景色、每周两次的免费早餐、柳橙汁以及桌上足球等等。
尽管Chaos这家公司规模不大，但气氛很好，没有我在其他地方听到的企业刻板印象。在这里，您可自由地做任何有助于集中精力和提升工作效率的事情，这一点很关键，尤其是对于研究人员来说。
这次实习对我来说有很多第一次：一个人在国外工作多日，在一家较大的公司工作，负责自己的时间管理和工作与生活的平衡，学习基本的保加利亚语，适应新环境。
在实习期间，我学到了很多，不管是有趣的或是非常有用的东西。
我发现哪些体积计算(Volumetric computations)是可以实时地被运算的，哪些可脱机路径跟踪，哪些计算部分可快取以提高效率。我还了解到，与学术界的研究程序代码相比，实际产品所用程序代码是怎样的，学术用的程序代码有时效率较低，或仅是"概念验证"而已。最后，我看到了应用研究是如何在一家真正的公司中完成的。这对我来说是一次特别宝贵的经历，因为这很可能与我完成学业后的工作内容非常接近。
实习结束后，将立即与我在 CUNI 的同事一起，利用目前 SkyGAN 的改进成果撰写一篇文章，并在《START》的研究项目结束前将其发表至一篇科学期刊。
之后，我将继续研究，并开始撰写论文，以完成博士学位。
