微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 光影:银幕后的IT力量

光影:银幕后的IT力量

2015-07-31 10:31
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2015-07-31 10:31 黄雅琦

我们从周围的任何事物中看到灯光,事实上,我们对世界的观察也由灯光组成。灯光的明暗,颜色能让我们看出物体的外形,不用触摸而感觉出物体的材质。

同样在影片中,灯光是决定CG场景成败的一个重要因素,小至人物着装配色,大至整体光影特效,都影响着一部作品的可观赏程度,如今专业的视效制作团队越来越多地选择将艺术与硬件设备相互结合,运用了计算机图形技术以其不断提高影片画面效果。

相较于以PC作为绘图或3D应用的主力,更具专业图形处理能力且高效可靠稳定的工作站,便在包罗万象的视效处理上占据了优势。

挑战:从未松懈的动力

正如CG行业日新月异的技术发展,每一部作品的完成,每一帧画面的渲染都是对CGer(计算机图形工作者)极大的考验,是创新思维火花的碰撞时刻,同样也也充满了挑战。

光影:银幕后的IT力量北京疯石文化传媒公司LOGO

解思远,是一位就职于北京疯石文化传媒的CGer,多年在CG行业的历练让他对待工作始终怀揣着一份坚持与信念,严格对待每一部作品,成就了他在CG制作中找寻到目标,勿忘初心,抱着学习古典艺术的心态与要求去制作渲染每一帧作品。

不同于快餐套路式的技法,一部CG作品的完美呈现,涵盖了前期设计、数字模型、材质贴图、渲染后期、特效等众多环节,但这当中有很多环节是需要技术驱动的,这就意味着技术团队需要一部具备高性能计算能力的设备来完成。

光影:银幕后的IT力量

具体到CG制作的每个环节,尤其是作品中人物形象的刻画亦或后期灯光渲染,即使是一个丰富的表情或是一些细微的举动,都要用成百上千的CG画面整合而成,而CG场景的塑造其艰辛程度更是圈外人所难以想象的。

这不仅需要CGer投入大量精力与技术支持,同时也对硬件设备的性能与长时间工作的稳定可靠提出了更大挑战。

幕后:解救时间的成本

对于许多绘图或者3D动画应用的专业人士来说,一款好的工作站如同是士兵手中的武器,正所谓工欲善其事,必先利其器。

不管是影视制作还是CG应用,都对工作站提出了极高的技术要求:不但要有出色的I/O吞吐能力,更要有快速的计算功能,而对图形卡的要求则更为挑剔。

在CG后期渲染中,合理的用光可以得到更具震撼力的视觉效果,能否运用好它决定了动画效果的成败。

在解思远日常渲染工作的背后硬件设备中,戴尔Precision T系列工作站承担了大多数静帧作品的灯光渲染任务。

光影:银幕后的IT力量

戴尔Precision T系列的优势在于显卡GPU的速度,和2颗多线程的高速CPU, NVIDIA Quadro显卡在3D a制作时有其他A卡不能比拟的CUDA加速功能,可以实现实时渲染预览和实时物理结算预览,对提高工作效率有着积极的帮助。

曾有业内人士做过测算,如果制作一部三维动画的制作周期可以缩短三个月,那么动漫公司在成本上就可节省50%,因此技术对于艺术呈现的贡献已经变得越来越大,由此可观,对于一部动漫亦或CG作品的成功,背后的硬件设备和硬件平台也就开始成为了CG影视动画行业不可或缺的基石。

正如CG行业面临的困难,要在极短的制作周期去创作更高质量的作品,这时候工作站的集中处理与出色渲染速度的优势便体现出来。

实践:多维度的延伸

如果说CG技术是现代动画技术与艺术的结合体,是图像学和仿真学等多种科学的整合,那么它给予动画制作者的是更大的想象空间。正如解思远对CG从业的诠释,抱着学习古典艺术的心态与要求去制作渲染每一帧作品,追求更极致的效果,拒绝快餐套路式的技法。

光影:银幕后的IT力量

随着VR(虚拟现实)技术的兴起和日渐普及,大量的CG工作者投身到VR项目的制作中,作为北京疯石文化传媒CG总监的解思远也坦言,除了目前公司主营业务,卡通类3D动画,VR游戏,MG动画,CG短片等外,未来规划还将逐步推出公司的VR互动类原创产品,解思远正在一步步稳扎稳打地实践着自己的梦想。

其实并不难以理解工作站在三维设计上的运用,追溯到早期,动画渲染制作较多采用的是基于PS的渲染效果,然而近年来动漫产业的飞速发展,观众对于作品画面的细腻程度追求变得愈演愈烈,因此对于技术团队和硬件厂商来讲,现在更多的后期渲染、光影特效制作,甚至仿真模拟被搬到了高性能计算设备中去。

分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。

  • 香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。

  • 中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。

  • 字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-