皮克斯电影渲染新技术 用深度学习来渲染影片

张伟 |  2020-07-24

  皮克斯的《玩具总动员1》作为首部长片动画,也成为了全球首部完全使用电脑动画技术制作的动画长篇。但在精彩绝伦的画面背后,却有着极其枯燥冗长的创作过程。

  要制作一部完整的影片,皮克斯动画师们要24小时不间断运行117台计算设备,每一帧渲染都需消耗45分钟-30小时之间(具体时间取决于画面复杂程度),而整部影片中帧数高达11.42W帧左右。

  虽然与当年相比,算力设备有了显著提升,但随着更具创造性、更为逼真的画面需求不断提升,早已抵消了这一计算优势,因此渲染仍是一个漫长且昂贵的过程。

  在25年时间里,皮克斯一直在探索新技术在渲染影片中的应用。最终其找到了一个可行性方案——借助Gan(生成式对抗网络)来生成高清影片所需的超高分辨率图像。

  为解决问题,皮克斯动画团队先以较低的分辨率来制作电影,再借助深层卷积神经网络,实现从低分辨率(LR)的图像中恢复出高分辨率(HR)的图像。因此这边需要GAN的加持,皮克斯通过设置PyTorch开发环境,在借助皮克斯近期电影中,高、低分辨率的影像来训练模型,从而把1K的画面提高至2K质量,并降低自家5-7成的渲染成本。

  研究人员表示,他们已经训练并部署了具有生产超高分辨率的模型,即使在景深或运动模糊的场景下,该模型也始终可生成高质量的放大图像。而借助这一全新技术,也让皮克斯在渲染玩具总动员4时,减少了15-50%渲染时间。

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