实验室里，服务器昼夜不停地运行，发出低沉的嗡鸣。扫描获得的超过TB级的数据，经过初步清洗和拼接，在电脑屏幕上构建出了飞天壁画的精确三维模型。每一个剥落的坑洼，每一条细微的裂缝，都清晰可见，仿佛将千年时光凝固在了数字空间。
然而，这只是一个精确的“骨架”。接下来的色彩还原，才是赋予其灵魂的关键，也是最难啃的硬骨头。
姜窈设计的AI修复流程分为几个步骤：首先，基于多光谱扫描数据（能探测到肉眼不可见的底层颜料信息）和已知的敦煌壁画颜料成分数据库，AI会初步推断出各个区域原本可能使用的颜料；然后，结合秦漠等专家提供的艺术规律（如色彩搭配禁忌、晕染技法等），以及从大量完好壁画中学习到的风格特征，AI会生成初步的着色方案；最后，还需要经过人工（主要是专家）的审核和调整，反复迭代，直至达到最优效果。
周韵和马跃主要负责数据预处理和算法辅助。周韵用她的美术功底，帮着标注一些色彩区域和线条走向；马跃则优化着代码，确保海量数据处理的效率。
问题很快接踵而至。
最大的难点在于“变色”。千年来的光照、氧化、微生物侵蚀，使得许多颜料发生了复杂的化学变化。比如，铅白会氧化变黑，朱砂会变暗变褐，某些植物染料则完全褪色消失。AI很难从当前灰暗、变色的表象，精确反推出它最初鲜艳时的样子。
第一次全图着色测试的结果令人沮丧。屏幕上的飞天，色彩斑驳杂乱，有些区域过于鲜艳刺眼，如同劣质的旅游纪念品；有些区域则依旧灰暗，缺乏层次；肌肤部分更是呈现出一种不自然的粉红色，毫无古意。
“这……这是什么啊？”周韵看着屏幕，小脸垮了下来，“感觉像网页游戏里的贴图错误。”
马跃推了推眼镜，盯着代码：“是算法对变色规律的理解不够。我们输入的‘病因’和‘病理’数据太少了。”
就在这时，秦漠例行公事般地前来“监督”。他看到屏幕上的成果，眉头立刻紧紧锁起，毫不客气地评价：“一团糟。色彩浮躁，毫无沉淀感。肌肤用色尤其错误，唐代崇尚丰腴健康，肤色应以白润为底，透微红，但不是这种现代化妆品广告里的粉红。还有，裙裾的青色，用的是石青，不是化学酞菁蓝，那种蓝太‘贼’，没有石青的沉稳和通透。”
他的批评一针见血，毫不留情，让周韵和马跃都低下了头。
姜窈没有动怒，她冷静地指着屏幕上的问题区域：“秦老师，您指出的问题很关键。但我们缺乏足够的数据来告诉AI，什