3届奥斯卡奖得主电脑画图资深科学家Jos Stam博士分享,将来电脑画图会往那里走?:足球精准推介网

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曾于2006年、2008年、2019年3度获得奥斯卡科技成就奖的NVIDIA电脑画图资深科学家Jos Stam博士,专精于水、氛围、云雾、火焰等流体模仿,结果运用在《阿凡达》、《复仇者同盟》、《恶灵战警》等很多好莱坞殊效大片,它日前来访台湾时分享了30年间电脑画图的希望。



流体模仿重要推手

Jos Stam出生于荷兰海牙,成善于瑞士日内瓦,在日内瓦大学攻读数学与电脑科学,并前去加拿大多伦多大学的动态图象试验室( The Dynamic Graphics Project )获得电脑科学硕士和博士学位,博士后研讨则离别于法国国立电脑图象与自动化研讨院( INRIA in Paris )、芬兰赫尔辛基的VTT研讨中心完成。



他初期效能于当时环球图象电脑主导厂商SGI公司,任职于Alias Wavefront软体部门,是主流电脑3D画图软体Maya的重要开发者,现在在NVIDIA处置高阶研讨事情。



Jos Stam于台大资讯系馆的演说吸收很多有兴致的学子列入。



在会前的访谈中,Jos Stam论述很多对电脑画图的哲思。



Jos Stam的兴致由艺术、数学、程式所组成,很光荣本身能找到相符兴致的事情。(简报投影片为现场拍摄,画质欠佳敬请包涵,下同)



他在少年时期就创作很多绘画,并由于烟雾、水流能在静态画面中显现时候的活动,因而对流体充溢兴致。



1970、80年代就入手下手透过电脑编写流体模仿与电脑画图的程式。



Jos Stam以至在Amiga电脑上完成光芒追踪的画图程式。



推进影戏工业行进

Jos Stam的特长是透过电脑绘制水面、河道、大水等种种液体,以及氛围、云朵、烟雾、火焰等粒子的结果,而在影戏工业上,运用电脑画图最大的优点除了可以掌握并发生导演抱负中的画面之外,也可以让拍摄历程越发平安。举例来说,假如要运用真的炸药拍摄爆破画面,大概要反复举行很屡次,才捕捉到须要的画面,而且大概让剧组职员曝露于风险下。



另一方面,Jos Stam也以影戏《铁达尼号》为例,由于剧中场景为较冷的环境,而在炎天也拍摄时会由于温度差别,形成演员呼吸时不会吐出白气,透过殊效就可以将这个结果到场画面中,让拍摄事情不受时节限定,有助于提拔事情效率。



而谈到这30年来电脑画图的演进部份,Jos Stam将议题拆分为硬体与软体等2个层面,硬体的效能随时候不停生长,让动画师可以安排更充分的运算能量,而软体也随着眼算法的提高而改良效能并增添质量。



不过风趣的是,他迥殊提到了由Jim Blinn所提出的布林轨则(Blinn's Law):即使电脑越来越快,绘制动画的时候也会偏向坚持牢固长度。个中原因是当电脑效能提拔后动画师偏好过增添画面质量,绘制更庞杂且邃密的画面,而非收缩绘制时候。



这个状况也可以在电玩游戏中获得应证,由于游戏主机或电脑被指派的使命是每秒绘制60张画面(以高FPS为诉求的电竞情境破例),因而当电脑效能提拔时,游戏开发者也会偏向提拔画质。



因而Jos Stam也示意,他以为业界不该只聚焦于开发更快的电脑硬体或软体演算法,而是要思索逾越影象 (Go beyond images)。不管在影戏或游戏中,影象应当只是饰演与观众、玩家沟通的介面,而且应当坚持少等于多(Less is more)的观点,由于当画面中的细节太多,就会消弱创作者想要通报的情绪,也会让人的想像空间受到限定。

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至于我们是不是能用眼睛之外的器官「看」,则是Jos Stam提出的另一个思索方向,他除了提到麻省理工学院举行的将视觉讯号送到蒙眼貂的听觉神经的试验,也许将来我们也能透过相似的手艺大幅提拔VR体验。



在电脑效能延续堆高的状况下,由于动画师偏向增添动画的细节,所以绘制时候并没有收缩。



从30年至今,电玩游戏的画面从粗拙的点阵图提高到传神的3D动画,那接下来30年电脑画图会往那里走呢?



回顾历史,越高的效能可以在画图历程当中发生更多多边型,让画面越发传神。(但Jos Stam逗趣地提到,2000年摆布电脑画图计术的结果,以至不比火柴人「传神」)



将来的VR会生长成什么模样?除了显现器的刷新外,是不是有大概直接将「讯号」传送到脑内。



科学家曾尝试将视觉讯号送到蒙眼貂的听觉神经。



AI有如神奇箱,制造难以想象画面

NVIDIA是显现处理器(GPU)的指导厂商,显现处理器除了运用于电脑画图之外,也由于架构特征与中央处理器(CPU)差别,最近也成为AI运算的重要元件。



在访谈上,Jos Stam难免提到关于AI的观点,他以为AI就像个黑盒子,虽然我们不知道它怎样运作,然则它却实可以发挥功能。风趣的是,在演讲结束时,有听众讯问「AI为何会思索」,Jos Stam只是用简朴的反问句回覆「你先回覆你为何会思索,我就回覆AI为何会思索」。



纵观演讲的头绪,可以发明虽然Jos Stam的事情是位理性的电脑科学家,但他仍保有很多艺术家的感性,这个回覆除了有些逗趣的意味之外,一来表达了AI犹如我们人类的思索形式,人类的伶俐是将神经讯号收束在一起,AI则是将数位材料收束而成,二来则阐清楚明了就像人类不需探讨脑部运作道理,但我们照样可以思索,反过来说我们不需探就AI道理,依然可以运用AI。



比方AI已可以显著强化画面升频的结果,在放大画面时能获得更清楚、锋利的画质,另外也能透过生成匹敌网路 (Generative Adversarial Network,GAN) 发生原创的图象,只要给AI框架,它就可以自动帮填入更多细节,比方先前NVIDIA开发的GauGAN,可以把顺手涂鸦的草图,转换为传神景致照片,都是AI的运用领域。



在申明AI之前,Jos Stam以图型举例,申明Linux的收敛特征与iPhone的发散特征。



犹如人类的伶俐是将神经讯号收束在一起,AI则是将数位材料收束而成。



笔者以为Jos Stam所议论的内容已凌驾科学的领域,进入值得沉思的哲学领域。



笔者相称信服Jos Stam可以带着云云感性的心境,投身于数学研讨与程式开发,他以为数学是相称有情绪的学问,虽然数学总有1个准确答案,但哲学没有相对的对错,可以永无止境的议论下去,因而怎样在运用数学的历程当中展示创意,就是门越发深邃的学问了。



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