Традиционно самыми ресурсоемкими считались спецэффекты для кино

Популярная механикаHi-Tech

Лучше, чем жизнь

Традиционно самыми ресурсоемкими считались спецэффекты для кино – все эти взрывы, цунами, годзиллы, динозавры и прочие твари Юрского периода. Казалось бы, закон Мура работает, компьютеры становятся в сотни раз мощнее, и жизнь тружеников графики должна налаживаться. Но нет. Режиссеры хотят все более крутых взрывов, массовых разрушений страшных тварей, причем в огромных количествах. В противовес закону Мура есть закон Джима Блинна: время просчета одного кадра графики для кино не зависит от технического оснащения студии – оно определяется сроками сдачи проекта. Если, например, время рендеринга кадра превысит 10 минут, то весь материал не успеет просчитаться. Проще говоря, чтобы обработать всю красоту, железа всегда будет мало (сколько бы его ни было): графика всегда слишком сложная, и это всегда компромисс между замыслом и дедлайном. Поэтому каждый год эффекты становятся все сложнее и, скажем так, выразительнее. Например, в последней «Истории игрушек» были кадры с шестью миллиардами листьев и триллионом сосновых иголок.

С другой стороны, есть компьютерные игры, где один кадр должен отрисовываться на экране за определенную долю секунды и быть результатом компромисса между качеством и скоростью просчета. Прогресс в этой области делал картинки все красивее, сочнее и убойнее. И пока кино неторопливо, сутками считало своих динозавров в аду, игры научились выжимать максимум из нового железа и алгоритмов и стали выдавать картинку, которая по качеству подбирается к киноэффектам не такого уж далекого прошлого. По 60 кадров в секунду.

В конце 1990-х мы с коллегами решили выяснить, когда же можно будет считать кино в реальном времени. Взяли за основу время расчета текущего кадра на станции Silicon Graphiсs (за 40 тыс. долл.), 24 кадра в секунду и закон Мура, гласивший, что время расчета будет сокращаться в два раза каждые полтора года. Вышло, что через 40 лет. Про закон Блинна мы тогда еще не знали.

Сейчас картинка на игровом движке с лучшим качеством крутится на компьютере, который можно купить в магазине за 1000 долл. А кино и дальше останется консервативной областью, где инструменты и подходы меняются довольно медленно. Индивидуальный пошив кадров на все времена. Неторопливый, дорогой, солидный.

Игры

Виртуальное производство

Но игры дарят миру компьютерной графики массу новых технологий, и об одной из них просто необходимо упомянуть. Это виртуальное производство, Virtual Production – возможность снимать кино на игровом движке. Построить виртуальный игровой мир, поместить туда персонажей и отснять виртуальной камерой. Примерно так делали последнего «Короля Льва»: режиссер и оператор сидели в шлемах виртуальной реальности, выбирали ракурсы, ставили свет, руководили движением камеры. Самое забавное, что реальных камер не было, но были настоящие рельсы, краны и штативы, на которых стояли болванки, передававшие свои координаты в игровой движок. Зачем? В мире кино нет людей, которые умеют двигать камеру мышкой или клавишами, но есть дольщики и крановщики. И чтобы получить «киношное» перемещение камеры, надо монтировать все это хозяйство с единственной целью – записать траекторию камеры и передать ее в игровой движок. Когда кино «снято», то есть вся анимация камер получена, материал может быть пересчитан со сколь угодно хорошим качеством, другим светом, текстурами и прочими украшениями. Можно даже поменять персонажей. Экономия огромная: никаких экспедиций, ожидания солнца в режиме и постройки декораций.

А что если снимать надо реальных людей, но в виртуальных декорациях? Тогда на помощь приходят павильоны с огромными экранами вместо стен. На стены проецируется окружение (отснятый материал или виртуальное пространство), которое удачно отражается на актерах и декорациях и попадает в кадр как «реальный» мир. Актеры играют не на «зеленке», чувствуют контекст, совмещать потом ничего не нужно. Именно так снимали «Мандалорца».

А вот вся остальная часть компьютерной графики нереально ускоряется. Ибо спрос на визуальный контент растет катастрофическими темпами: «картинка» вырвалась за границы кино и телевидения и стремительно распространяется по планете через всевозможные альтернативные экраны – смартфоны, мониторы, проекционные панели, VR-шлемы. И тут самое время поговорить об инструментах для производства компьютерной графики и о том, какие тренды сейчас выходят на первый план.

Ручная работа

Инструменты для производства 3D-графики остаются вызывающе старыми. Основные пакеты типа Maya, Houdini, 3ds Max, Cinema 4D созданы еще в прошлом веке. Они исповедуют размеренный неторопливый пайплайн. Моделирование, анимация, эффекты, рендер. Иногда появляются новички типа Notch, заточенные под производство, например, «быстрой» графики для виджеинга или интерактивных событий. Но в целом картина не меняется. Меняются скорее тренды производства.

Ассетное мышление

Это умное словосочетание обозначает переиспользование моделей и вообще любых производственных материалов. Цифровых ассетов становится все больше, они накапливаются за годы выпуска. Растут и магазины 3D-моделей, стоковых фотографий и видео. Мир стремительно насыщается визуальным контентом, который можно пускать в дело снова и снова. То же относится и к анимации. Пример систем захвата движений (motion capture) показывает, что движение может быть отделено от персонажа и существовать в виде библиотек, то есть ассетов, которые легко использовать повторно. Если раньше моделирование и анимация делались в основном вручную, то сейчас сцены все чаще собирают из готовых блоков с последующим «допиливанием». Это тоже в какой-то мере влияние индустрии разработки игр.

Оцифровка всего

Появление хороших камер в телефонах резко демократизировало такую область, как фотограмметрия, когда можно сделать несколько снимков объекта с разных ракурсов, а потом с помощью умного алгоритма сгенерить по ним трехмерную модель. Появление сенсоров ToF и лидаров в мобильных устройствах еще больше ускорило процесс. Не остался в стороне и ИИ, который способен восстановить 3Dмодель по одной (!) фотографии – правда, не для всех классов объектов. Прогресс налицо, а вместе с ним и лавинообразное увеличение количества моделей (ассетов) в цифровом мире и то самое ассетное мышление.

Все в облако

Облачные технологии проникают в компьютерную графику не так быстро: исходные материалы здесь идут под жесточайшими договорами о неразглашении (NDA), и никто не торопится загружать их в облако. Однако концепция «студии в облаке» настойчиво проталкивается производителями программного обеспечения и железа. Можно арендовать сколько угодно рабочих станций на Amazon (AWS) и трудиться удаленно. Можно считать кадры на облачных рендерфермах без необходимости держать тонны оборудования в студии или дома. Пользователи Adobe, например, имеют возможность совместно редактировать изображения в облаке. Наиболее интересный концепт – решение Omniverse от NVIDIA: в облаке существует трехмерная сцена, которая поддерживает совместное редактирование из любой точки планеты и с помощью разных 3Dпакетов. Сцена на лету конвертируется в общий формат USD, при этом она одинаково отображается у всех пользователей, где бы они ни находились и какое бы программное обеспечение (Maya, Houdini, Blender) ни использовали. Своеобразное совместное прохождение трехмерных уровней с целью создания контента.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект
учится восстанавливать
3D-модель по одной
фотографии

Под искусственным интеллектом здесь имеется в виду «слабый ИИ» – те самые нейросети. Производство графики – процесс тяжелый, медленный и часто ручной, поэтому любое ускорение обречено на успех. Перед ИИ тут открываются потрясающие перспективы: он умеет вытаскивать из картинки (и видео) очень много информации, которую можно использовать для ускорения производства. ИИ научился отделять предметы от фона (ротоскопинг), вычленять информацию о глубине (расстоянии от камеры до объектов), распознавать лица и выделять их ключевые элементы (глаза, нос, брови и т.д.), делать захват движения по видео, снятому на телефон (прощайте, системы motion cap ture за 20 тыс. долл.), строить скелет человека по видеозаписи. Все это используется в производстве графики и позволяет автоматизировать многие этапы ручной работы.

Еще один пример – «разгон» разрешения и улучшение изображений. Специально обученные нейросети способны повышать разрешение изображений и видео с качеством, превосходящим традиционные алгоритмы. Их долго обучали на парах «плохая копия – хорошая копия» одной и той же картинки, и теперь нейросеть может автоматически улучшать материал, причем очень быстро. Более того, технология DLSS от той же NVIDIA умеет увеличивать разрешение на лету, прямо во время игры. Это позволяет игровому движку считать картинку в низком разрешении (то есть в несколько раз быстрее), а показывать ее – в высоком. Похожий принцип используется и при ускорении просчета в рендерах типа V-Ray: там ИИ убирает шум из картинки на последнем этапе, резко сокращая время обработки. О реставрации, раскраске и улучшении архивных фото- и видеозаписей с помощью ИИ можно даже не упоминать: они уже стали стандартом.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Пространство новых материалов Пространство новых материалов

Как один ученый придумал альтернативу таблице Менделеева

Популярная механика
Пытка хэви-металом и ещё три «усиленные техники допроса», используемые ЦРУ Пытка хэви-металом и ещё три «усиленные техники допроса», используемые ЦРУ

«Расширенные методы допроса» — завуалированное название пыток

Maxim
Немного другие миры Джолана ван дер Виля Немного другие миры Джолана ван дер Виля

Художник из Амстердама играет с силами природы

Популярная механика
Государство, бизнес и банк: как развивается «зелёная» энергетика Государство, бизнес и банк: как развивается «зелёная» энергетика

Есть ли будущее у «зелёных» технологий в наши дни?

Inc.
Используй ложку и телефон: 20 способов доставить себе удовольствие Используй ложку и телефон: 20 способов доставить себе удовольствие

Двадцать разных способов мастурбации на любой вкус и цвет

Cosmopolitan
«Мы не альтруисты»: как суррогатные матери в России зарабатывают миллионы «Мы не альтруисты»: как суррогатные матери в России зарабатывают миллионы

Что двигает биородителями и как относиться к суррогатному материнству?

Cosmopolitan
Миры миров Миры миров

Как стать президентом в мультивселенной

Популярная механика
На своём месте На своём месте

Функционально—современный интерьер для молодой семьи

SALON-Interior
Успеть за 15 секунд Успеть за 15 секунд

Людям надоело притворяться – в TikTok они остаются собой

Популярная механика
«Юнона» построила карту распределения межпланетной пыли «Юнона» построила карту распределения межпланетной пыли

Источник пыли может быть связан с Марсом и его спутниками

N+1
Меняю автомат на беспилотник Меняю автомат на беспилотник

Первое боестолкновение, где решающую роль сыграли беспилотные дроны

Популярная механика
Мать их не искала: как сложилась судьба детей скопинского маньяка Виктора Мохова Мать их не искала: как сложилась судьба детей скопинского маньяка Виктора Мохова

Как же сложилась судьба сыновей рязанского маньяка?

Cosmopolitan
Как полюбить будущее и не сойти с ума Как полюбить будущее и не сойти с ума

Артемий Лебедев в российском интернете, как Пелевин – в русской литературе

Популярная механика
Криптовесна в искусстве: как художники из СНГ стали зарабатывать десятки тысяч долларов за счет бума NFT Криптовесна в искусстве: как художники из СНГ стали зарабатывать десятки тысяч долларов за счет бума NFT

Как русскоязычные художники нашли новый способ монетизировать свое искусство

Forbes
Поля морей Поля морей

Новые технологии сельского хозяйства: фермы в океане

Популярная механика
Jaguar F-Pace SVR: кошка, которая гоняет сама по себе Jaguar F-Pace SVR: кошка, которая гоняет сама по себе

От нуля до штрафа за превышение за пару секунд…

Maxim
Алгоритмические войны Алгоритмические войны

Как битвы будущего видят по ту сторону океана

Популярная механика
Факты о фильмах «Люди в черном», которые не стереть из памяти Факты о фильмах «Люди в черном», которые не стереть из памяти

«Люди в Чёрном» — первый комикс Marvel, экранизацию которого полюбили в России

Maxim
Метавселенные Метавселенные

Главная технология и тренд этого года – виртуальные вселенные, или метавселенные

Популярная механика
«Дети и подростки гораздо лучше взрослых»: РАМТ исполняется 100 лет «Дети и подростки гораздо лучше взрослых»: РАМТ исполняется 100 лет

Как быть молодым и актуальным, рассказывают худрук и директор РАМТ

Forbes
Не рокот космодрома Не рокот космодрома

Как и зачем строят космодромы

Популярная механика
Естественный отбор Естественный отбор

Дом, в котором даже черновые материалы полностью экологичны

AD
Киберпанк-2021 Киберпанк-2021

Проект нового направления в музыкальной индустрии родился на стыке технологий

Популярная механика
Зачем мы смотрим фильмы про мир после конца света? Зачем мы смотрим фильмы про мир после конца света?

Психоаналитик рассказывает, почему мы любим постапокалипсис

Psychologies
Роботы – снайперы Роботы – снайперы

История роботов-снайперов и их применения

Популярная механика
Прилив сил или конец здоровью: что нужно знать про фрукторианство Прилив сил или конец здоровью: что нужно знать про фрукторианство

Что происходит с организмом при переходе на фруктовую диету

Cosmopolitan
Виртуальный секс Виртуальный секс

«Популярная механика» протестировала первую в мире виртуальную любовницу

Популярная механика
Трагедия ошибок: как полиция помогает оппозиции, а либерал Гозман — властям Трагедия ошибок: как полиция помогает оппозиции, а либерал Гозман — властям

Российская полиция успешно пропиарила оппозиционный Форум муниципальных депутато

СНОБ
Созвездие рекламы Созвездие рекламы

Почему разработчики ионных двигателей занялись проектом космической рекламы

Популярная механика
Дети, разводы и победа в телешоу: как сложились судьбы звезд сериала «Кухня» Дети, разводы и победа в телешоу: как сложились судьбы звезд сериала «Кухня»

Что важного произошло в жизни звезд сериала «Кухня» после окончания съемок

Cosmopolitan
Открыть в приложении