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NVIDIA GPU致力于FACEGOOD加速3D數(shù)字內(nèi)容制作

GLeX_murata_eet ? 來源:NVIDIA英偉達中國 ? 作者:NVIDIA英偉達中國 ? 2021-08-02 14:29 ? 次閱讀
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使用NVIDIA解決方案后給業(yè)務帶來了巨大的支持和提升。

隨著數(shù)字圖像、3D技術、大數(shù)據(jù)、渲染等技術發(fā)展以及應用,3D數(shù)字內(nèi)容制作行業(yè)當前正處在快速增長階段,前景應用廣闊,而在這片藍海中出現(xiàn)了一批發(fā)展迅猛的3D數(shù)字內(nèi)容制作企業(yè),F(xiàn)ACEGOOD(量子動力)便是其中的代表之一。

創(chuàng)建于2015年的FACEGOOD是一家專注于軟件技術研究的公司,團隊成員在工業(yè)軟件、計算力學與圖形學領域具有十幾年的技術積累。從2016年開始,F(xiàn)ACEGOOD致力于研發(fā)工業(yè)級的3D表情動畫軟件,并積累了超過10萬人臉3D表情數(shù)據(jù),應用AI技術深度學習,對臉部模型使用軟件進行高擬真度仿真,逐步形成了FACEGOOD以軟件仿真為核心的仿真技術。

AVATARY是FACEGOOD研發(fā)的一款集成表情建模、肌肉綁定,面部捕捉及驅(qū)動的3D軟件,可針對動畫、電影、游戲CG中的面部表情動畫,將制作周期由原來的90天縮短到5分鐘,也可應用于虛擬偶像和虛擬直播等新興領域。

內(nèi)容制作量大增,行業(yè)面臨算力挑戰(zhàn)

在影視、動畫、游戲、直播,甚至最近一年大熱的元宇宙(Metaverse)浪潮中,用戶對數(shù)字內(nèi)容的需求與數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)能不足的矛盾被無限放大,數(shù)字內(nèi)容快速生產(chǎn)已迫在眉睫。

對于FACEGOOD而言,現(xiàn)存的傳統(tǒng)制作方法和工具平臺只適合小規(guī)模制作、自動化工具普遍不足及人員密集等成本高與產(chǎn)能低的場景,現(xiàn)存的3D工業(yè)軟件不支持大范圍GPU分布式并行計算來處理海量數(shù)據(jù)和計算任務。

軟件仿真技術門檻高,涵蓋了計算機圖形、機器學習、計算力學等交叉學科,傳統(tǒng)的3D創(chuàng)作團隊缺乏輔助工具、不熟悉相關算法,同時在底層框架及硬件驅(qū)動上也有重重困難。

同時,傳統(tǒng)3D工業(yè)軟件均只針對簡單計算或者只是單機環(huán)境,面對用戶的海量計算需求,每個用戶都可能在某段時間內(nèi)需要數(shù)十臺或者幾十個CPU/GPU 做并行計算。

想要在3D數(shù)字內(nèi)容行業(yè)搭建AI平臺,面臨著以下幾大挑戰(zhàn):

一是數(shù)據(jù),影視動畫市場每天都在產(chǎn)生海量的高維度3D數(shù)據(jù),包括3D模型、動作動畫、渲染材質(zhì)、視頻聲音等其他富文本數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)的處理需要達到快速、高效、高品質(zhì)需要;

二是算法,得到復雜的3D數(shù)據(jù)后,需要對數(shù)據(jù)進行分類、回歸、時間序列和文本等處理,同時要用到深度學習、機器學習技術對數(shù)據(jù)進行再次加工,計算出符合影視動畫工業(yè)級要求的結果,需要花費長期大量的研究投入;

三是算力,需要支持數(shù)百萬3D數(shù)據(jù)的訓練。但只有CPU遠遠是不夠的,要建立 CPU+GPU異構計算,匯集數(shù)百臺服務器的集群,同時根據(jù)GPU使用情況支持自動擴容縮容,實現(xiàn)資源的合理分配。

NVIDIA GPU加速3D數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)

基于上述的挑戰(zhàn),F(xiàn)ACEGOOD選擇了采用NVIDIA RTX GPU和計算平臺解決方法來提供支持,NVIDIA的GPU產(chǎn)品和解決方案具有以下優(yōu)勢:

NVIDIA RTX GPU加速3D數(shù)據(jù)訓練流程

3D數(shù)字內(nèi)容行業(yè)的數(shù)據(jù)需要更快的速度、更高維度數(shù)據(jù)學習能力。AVATARY采用了NVIDIA RTX GPU加速平臺,數(shù)據(jù)處理速度較原來提升了 10 倍,能高效地處理呈爆發(fā)式增長的3D數(shù)據(jù);將算法加速50倍,模型訓練提速 50 倍。高倍的效率和速度可以發(fā)掘出市場上更多的機會并做出更快的反應,從而帶來巨大的收益。

NVIDIA Quadro RTX GPU極大地縮短算法研發(fā)時間

以往的算法研發(fā)者研發(fā)一個優(yōu)質(zhì)算法往往耗時幾個月甚至更長時間,在NVIDIA Quadro RTX GPU加速平臺的助力下,AVATARY平臺將算法研發(fā)周期縮短至一個月甚至更短,利于算法研發(fā)者將時間集中在算法理論研究上,而不是數(shù)據(jù)處理上。

NVIDIA Tensor Core GPU支持數(shù)百萬的3D計算請求

3D創(chuàng)作者需要大量算力進行3D資產(chǎn)合成,來提升3D數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)效率。在NVIDIA Tensor Core GPU的加持下,平臺能完成數(shù)百萬的3D計算請求。AVATARY構建數(shù)百萬的3D數(shù)據(jù)吞吐能力為全球3D內(nèi)容創(chuàng)作者提供3D資產(chǎn)生成服務,其一期平臺構建階段基于NVIDIA Tensor Core GPU,并很快將進一步擴容到2倍算力。

強強結合,助力用戶抓住市場機遇

通過使用NVIDIA的一系列產(chǎn)品和解決方案,F(xiàn)ACEGOOD極大地提升了AVATARY的流程速度,進一步提升了平臺的用戶體驗,賦能全球3D內(nèi)容創(chuàng)作者,并為AVATARY擴展到其他領域其他業(yè)務打好了良好的基礎。目前,AVATARY已經(jīng)成為全球領先的3D內(nèi)容制作交易平臺,上線3個月以來已吸引了超過1萬開發(fā)者和行業(yè)用戶。

在AVATARY平臺上,用戶可以低門檻的使用人工智能進行3D內(nèi)容制作,不用學算法、不用編程,將一切繁瑣、復雜、重復的事情交由機器完成,自身可將精力專注于美術,大大地減少了用戶的投入成本。

在傳統(tǒng)方法中,內(nèi)容的生產(chǎn)效率極低,以AVATARY用戶原力動畫為例,《爵跡》中每個人物的表情動畫,一個美術人員一天只能做一秒。NVIDIA GPU針對機器學習的加速,將制作整體流程提升了60 倍,滿足了處理高品質(zhì)內(nèi)容的需求,提高了用戶的效率,極大地減少了時間成本,更利用戶抓住市場機遇。

FACEGOOD正在全力完善AVATARY,并加快產(chǎn)品化,根據(jù)3D數(shù)字內(nèi)容行業(yè)所需要的各項需求,進行技術封裝,企業(yè)無需再苦于工具短缺,研發(fā)能力有限,密集型人力為主的傳統(tǒng)制作方法,可以在1周內(nèi)實現(xiàn)核心技術的開箱可用和團隊的快速升級,大幅提升內(nèi)容生產(chǎn)效率。

FACEGOOD創(chuàng)始人兼CEO王全偉表示:“NVIDIA提供的GPU解決方案,解決了軟件仿真技術難題,使得我們在行業(yè)領域能夠持續(xù)不斷地創(chuàng)新產(chǎn)品,拓寬應用場景。

軟件仿真只是FACEGOOD的開始,我們在積極地建設全球3D數(shù)字內(nèi)容平臺,通過降低仿真技術的使用門檻,提高內(nèi)容生產(chǎn)效率,讓廣大從業(yè)者能夠享受到更多技術帶來的便捷,讓用戶像做PPT一樣做3D動畫,賦能全球用戶?!?/p>

FACEGOOD的目標與NVIDIA在專業(yè)可視化領域的愿景不謀而合,在未來,NVIDIA將致力于開發(fā)更先進的產(chǎn)品,提供出色的性能和功能,推動影視、傳媒、動畫等數(shù)字內(nèi)容制作領域的創(chuàng)新。

編輯:jq

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原文標題:初創(chuàng)加速計劃 | NVIDIA GPU賦能FACEGOOD加速3D數(shù)字內(nèi)容制作

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