ue4 离线渲染_渲染案例 | AI推动传统渲染方式

随着人们对电影和游戏的3D画质要求变得越来越高，行业整体处在变革时期，线下离线渲染在很多情况下已无法满足日益增长的算力需求, 图形硬件加速迫在眉睫。

南京万生华态科技有限公司主营业务为数字资产授权，应用行业包括影视场景制作、游戏场景制作以及AR/VR制作、艺术设计、AEC建筑与工程设计等。在专业图形计算、人工智能和云计算应用领域目前排名亚洲第一，同时也是全球第三大3D模型和PBR材质数字资产库。

精良的材质是提高作品质量的必要条件，特效电影以及3A游戏都是用高品质的虚拟模型和材质渲染而成。随着人们对电影和游戏的3D画质要求变得越来越高，整个行业对超高精度的PBR材质及高精度3D模型的需求与日俱增。基于CPU的解决方案经常存在数据处理、渲染以及编码时间长、延迟高等问题，线下离线渲染在很多情况下已无法满足日益增长的算力需求。

另外，目前行业整体处在变革时期。广播电视系统4K向8K标准升级，无线通讯系统从4G向5G标准升级，平面二维视觉向立体三维VR/AR升级等多重转型期。影视、游戏、教育、AR/VR行业急需庞大的素材库支撑代替传统手工制作，图形硬件加速迫在眉睫。

传统渲染方式受限，引入人工智能迫在眉睫。在影视作品、艺术设计以及游戏制作方面，由于没有庞大的素材库和算力支撑，大部分公司只能采用手工制作场景。手工制作不仅非常耗时成本颇高，效果也差强人意，甚至因为无法体现展现逼真的光线效果导致拖累整个项目进度。

NVIDIA Quadro RTX Server：

更高算力，更强渲染

如果有海量成熟的虚拟素材库授权，将能够帮助3D创作者节省80% 的模型制作时间，同时在单一项目中节省50% 以上的资金投入以及人力成本投入。但目前市场供应量严重不足，全球能提供的高品质虚拟素材数量仅2万余个，无法满足艺术家的创作需求。此外，在影视游戏VR/AR 8K的普及过程中，之前适配1K甚至更低的480p的模型材质等数字资产早已完全不能满足使用。

图一 | 虚拟模型

图二 | 虚拟材质

在这样的背景下，万生华态决定采用NVIDIA解决方案，提高对专业图形计算算力的投入，增加人工智能的研究，引入云计算平台，提升解决效率及用户体验。万生华态借助由NVIDIA Quadro RTX 8000组成的NVIDIA Quadro RTX Server强大的渲染性能，大幅缩短了等待渲染时间。这套系统让长达数十小时至数天的烘焙渲染流程缩短至数秒，相比基于CPU平台提升效率最高可达500倍。

Quadro RTX 8000拥有4608个CUDA核心，搭配NVLink多GPU技术扩展，可将48GB GDDR6 ECC扩展至96GB显存，高达100GB/s的带宽在负载处理复杂大型三维模型和材质时显得游刃有余。此外，576个Tensor核心还带来了AI增强功能，借助AI加速，能够高效迅速地完成“重复耗时”的工作。

Quadro RTX 8000的RT Core核心光线追踪技术展现精准的反射、漫反射、折射和投射等效果，以及硬阴影、软阴影、多光源阴影和区域阴影，搭建出逼真的拍摄场景，弥补了传统拍摄方式镜头效果的局限性。最令人叹服的是，实时渲染而成的光线所见即所得，减少了制作人员等待和交流的时间成本，大大提升了工作效率。

NVIDIA Omniverse：

远程协同制作无压力

万生华态还注册参与了NVIDIA Omniverse Early Access 灯塔计划。协同工作搭配云上素材库，实现了在多个应用程序间交换建模、着色、动画、灯光、视觉效果和渲染信息，简化了2D和3D产品制作流水线。

NVIDIA Omniverse提高了性能标准，采用开源的USD跨业内主要软件包实现了可扩展的实时协作工作流。无论使用何种工具，都无需耗时转换，身处全球各地的制作者和客户可以通过Omniverse Viewer实时观看项目进展，协同制作从此达到前所未有的轻松状态。

NVIDIA还为万生华态提供Path Traced模式底层接口，物理GPU向vGPU移植，定制素材库和云上渲染协同工作流程。传统物理环境中的特性移植到虚拟化环境中，GPU资源池满足了大量算力需求。数据中心用户也把大量GPU业务放到虚拟化平台上，帮助创作者节省寻找和下载素材的时间，进而专注于创作，为客户更高效地提供产品，从而促进用户对GPU更广泛的应用，完善合作布局生态。

万生华态开发与应用部门主管表示：“USD和MDL的集成大大消除了制作软件之间的边界，NVIDIA Omniverse Kit的集成则大大的减少了设计师在制作流程上赘余的工作，我们希望通过提供高质量的USD资产，以及更便捷的制作服务来配合NVIDIA Omniverse，并帮助用户更轻松的制作出高质量的艺术作品。”

通过Omniverse和RTX Server连通LED阵列墙的方式替代传统的人工打光与布景方式，借助UE4的虚拟场景方式代替传统的实物棚拍，完全同步好莱坞影视级别标准。

人工智能+深度学习

更高效更逼真

万生华态在合作制定8K广播电视制作传输播放标准的项目中，借助了NVIDIA深度学习超采样技术DLSS，使用低分辨率图像生成高分辨率图像。在不占用画面处理资源的同时，获得更高的分辨率和刷新率，大大节省了传输带宽成本。

此外，在数字人项目中，公司借助深层神经网络，捕捉获得面部的所有信息，包括表情和物理细节。NVIDIA GPU作为黑盒，将捕捉的所有信息转为数据，借助人工智能学习输出数字成像，帮助艺术家实时渲染生成最真实的数字人类。

图三 | 智能3D模拟

图四 | 智能面部捕捉

NVIDIA助力万生华态

打造更优质的创作

在应用了Quadro RTX Server后，在CUDA、OPENGL和TensorRT等平台的加速下，万生华态大幅降低了制作团队的运维和管理负担，帮助创作者更加沉浸于创作本身，客户能更快收到满意的产品。同时，之前昂贵且被大型影视游戏工厂垄断的模型和PBR材质也能够被一般中小型工作室所使用，为整个市场持续增添活力。

万生华态还由之前纯手工/半手工的制作流程转变为AI自动化和工业化批量生产流程，弥补了CPU图像处理能力不足和效率低的技术难题，使大规模生产成为可能，并能够不断拓宽应用场景。

NVIDIA MDL(材质定义语言)，给予了万生华态创作团队极大的灵活度，使他们可以在各种所支持的软件间分享物理属性的材质和光照。该公司创建的MDL材质(例如特定的地毯、室内装潢或服饰)可保存于库中，用于任何其他能够支持的应用。

NVIDIA Omniverse的成功部署，也让万生华态优化了开发应用体验，助力其快速扩张业务。

万生华态CTO人工智能学习专家表示：“人工智能的核心是数据支持，AI助力的数据筛选分析，使我们对产品呈现的效果更加胸有成竹。”

*本文转载自NVIDIA英伟达企业解决方案