三月中旬，首尔麻浦区NEXUS创意实验室的地下三层。
这里是实验室最核心的区域——“全息剧院原型测试场”。一个占地八百平方米、净高十二米的巨大黑匣子空间，墙面、地面、天花板全部覆盖着高吸光率的黑色材质，只在角落分布着几盏提供最低限度照明的深红色安全灯。空气中弥漫着精密设备运转产生的轻微臭氧味，以及冷却系统持续工作的低频嗡鸣。
宁天朔站在控制台前，这个位置位于测试场一侧抬高的观察廊内，透过整面单向玻璃俯瞰整个空间。他面前是四块曲面屏，分别显示着实时渲染画面、动作捕捉数据流、系统状态监控以及项目时间线。
此刻，测试场中央空无一人。但在宁天朔左侧的屏幕上，一个身着韩服、手持扇子的女性虚拟形象正在随着传统的《太平舞》节奏缓慢旋转。她的动作优雅而精确，每一个衣袂飘动、每一个眼神流转都基于对国家级舞蹈家动作捕捉数据的深度学习和算法重构。
“第三十七次校准测试，开始。”宁天朔对着麦克风说，声音在安静的空间里格外清晰。
测试场内，二十四台隐藏在全息投影阵列中的高精度激光扫描仪同时启动，无形的网格覆盖整个空间。虚拟舞者的形象瞬间变得更加立体和真实，光线在她韩服的绸缎材质上折射出柔和的珠光，她脚下的木地板纹理清晰可见——尽管现实中那里只是一片漆黑。
“渲染延迟：毫秒。空间定位误差：毫米。材质光影匹配度：%。”系统的合成语音通过扬声器报告。
宁天朔微微点头。这些数据已经达到甚至超过了项目要求的技术标准。但他没有停止测试。
“启动环境干扰模拟。级别：B。”
测试场内，几台隐藏在墙壁后的设备开始释放模拟的“环境变量”：温度微升度，空气湿度增加3%，背景噪音提高至45分贝（模拟真实演出场馆的底噪）。同时，三台移动机器人开始在场内以不规则路径缓慢移动，模拟现场观众的可能移动。
虚拟舞者的形象在环境变量引入的瞬间出现了极其细微的颤动——持续时间不到秒，肉眼几乎无法察觉，但系统立即捕捉到了。
“环境变量引入导致渲染稳定性下降%。正在启动自适应补偿……”系统的声音再次响起。
屏幕上，算法快速调整，虚拟舞者的形象重新稳定下来，仿佛那些干扰从未发生过。
“很好。”宁天朔说，手指在控制台上输入一系列指令，“保存当前参数配置文件，命名为‘太平舞-环境适应型-最终版’。”
测试场内的灯光缓缓亮起，虚拟舞者的形象淡出。宁天朔转身，面对身后站着的几个人。
李俊昊，他的技术副手，正兴奋地记录着数据；一位五十多岁的传统舞蹈专家，国立舞蹈团的前首席舞者，脸上带着难以置信的表情；还有SM公司派来的两位制作人，负责aespa舞台演出的总监和视觉设计负责人。
“朴老师，”宁天朔看向舞蹈专家，“您觉得刚才的呈现，在艺术还原度上如何？”
朴老师深吸了一口气，她的声音有些颤抖：“我……我教了三十年《太平舞》，看过无数个版本。但刚才那个……如果不是知道她是虚拟的，我会以为是一位大师在跳舞。不只是动作，连那种‘气韵’都捕捉到了。你是怎么做到的？”
“基于对您和另外七位舞蹈家总计三百二十小时动作捕捉数据的多模态学习。”宁天朔的回答一如既往地技术化，“我们不只是记录动作轨迹，还同步采集了肌肉张力、呼吸节奏、重心转移等生理数据，以及情绪状态自述。算法综合这些数据，重构的不仅是‘动作’，还包括动作背后的‘意图’和‘情感状态’。”
朴老师缓缓摇头，不知是赞叹还是感慨：“这已经不只是技术了……这是艺术了。”
宁天朔没有接这句话，而是转向SM的两位制作人：“那么，现在我们可以讨论aespa与虚拟传奇同台的具体设计了。”
几个人移步
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