云上的影視特效 怎么就成了科技企業(yè)的寵兒？

（原標題：云上的影視特效，怎么就成了科技企業(yè)的寵兒？）

摘要： 雖然云計算和AI不能掩蓋中國影視在審美和文化上積貧積弱，但在影視特效這一點上，或許我們真的可以逆風翻盤、彎道超車呢？

圖片來源：視覺中國

說起電影特效，大多數(shù)人都會聯(lián)想起中國電影的不爭氣。

比如別人家的神仙打架是這樣的→

而自己家的神仙打架是這樣的→

不過今天我們要討論的是，當影視特效成為科技企業(yè)追捧的對象，中國能從中找到機會嗎？

平行宇宙的相交：離不開計算的影視特效

影視特效和科技企業(yè)，看起來是兩個風馬牛不相及的產(chǎn)業(yè)，可能只有在科幻片中才會相遇。但就在最近，谷歌宣布在洛杉磯設(shè)立第五個云區(qū)，目的是為藝術(shù)家和設(shè)計師提供服務(wù)。而這已經(jīng)不是谷歌云第一次向影視行業(yè)示好了。

想要了解科技企業(yè)和影視特效的關(guān)系，首先我們要了解影視特效與計算的關(guān)系。

科幻片和動畫電影中出現(xiàn)的栩栩如生的毛發(fā)和閃亮的盔甲絕不在現(xiàn)實中拍攝的，而是通過綠幕、動作采集等等技術(shù)采集畫面之后，再在計算機上進行大量圖形處理和渲染。

簡單粗暴地說，我們可以理解為科幻片里面的影視特效畫面都是一幀幀P出來的。通過觀測公司里設(shè)計師的日常，我們就會知道這是一項漫長得看不到頭的工作。

更可怕的是特效渲染，如果用過會聲會影這類娛樂性的視頻處理軟件就知道，有時候為十分鐘的視頻加個字幕，都會渲個二十分鐘。所以為了滿足商業(yè)效率，影視特效一般會交由一種名為“渲染農(nóng)場”的組織進行。

渲染農(nóng)場（Renderfarm）的本質(zhì)和超級計算機很接近，都是通過密集搭載CPU/GPU來實現(xiàn)高密度的并行計算系統(tǒng)。將原來一臺計算機處理一個任務(wù)的效率變成一百臺計算機同時處理一個任務(wù)，渲染速度自然就變快了。

但渲染農(nóng)場的形式也會有很多問題，比如搭載并行計算系統(tǒng)的價格非常昂貴，加上日常維護費用，使得渲染農(nóng)場的收費很高。同時電影產(chǎn)業(yè)還具有一定的季節(jié)性。

例如很多電影都會趕著在圣誕季、暑期檔上映，就會導致這些時間節(jié)點前渲染農(nóng)場的工作會忙碌，可淡季時卻要白白耗費維護費用。

也正是因為這些高昂的成本，中國的影視特效發(fā)展多多少少受到了影響。

云上的影視渲染

看了渲染農(nóng)場的工作模式，是不是讓人聯(lián)想到了IT企業(yè)的數(shù)據(jù)儲存機制？和數(shù)據(jù)儲存一樣，上云已經(jīng)成為影視渲染最新的風潮。

早在2009年拍攝《阿凡達》時，好萊塢就已經(jīng)嘗試過在云端進行全球化的數(shù)據(jù)傳輸和渲染。從2010以后，谷歌云、微軟Azure、亞馬遜AWS和阿里云等等云服務(wù)企業(yè)也開始陸續(xù)通過收購、注資等方式進入影視渲染行業(yè)。

像谷歌收購了視頻選擇企業(yè)Zync Render和流媒體制作平臺Anvato，微軟則與圖形處理供應(yīng)商Nimble Collective進行合作，阿里云則選擇與中國著名的渲染農(nóng)場瑞云科技合作。

在云端進行影視渲染，相比傳統(tǒng)的渲染農(nóng)場有著以下幾種好處：

更低的使用門檻

以往影視渲染的現(xiàn)狀是，皮克斯、夢工廠這樣的頂尖制作公司有著自己的渲染中心，剩下的一些大制作電影占據(jù)了大部分渲染農(nóng)場資源。而那些低成本的電影，或者特效片段少的電影，租用渲染農(nóng)場資源就成了一件很不劃算的事。

而云端渲染可以按照幀數(shù)、時長、儲存空間等等多個指標按需收費，讓小制作、低成本的電影也可以盡可能獲得更好的特效渲染。

更先進的管理制度

和渲染農(nóng)場粗放的托管制度相比，云渲染可以實現(xiàn)實時、在線的數(shù)據(jù)傳輸和進度管理。舉例來講，傳統(tǒng)的渲染方式是特效工作拖著一箱移動硬盤把數(shù)據(jù)交付給渲染農(nóng)場（別笑，有時候這樣還真能實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)傳輸速度），幾個月之后再把一箱移動硬盤拖回來。

這其中如果發(fā)生什么需求修改，就會產(chǎn)生大量重復的信息傳輸工作。

但在云端，甚至可以實現(xiàn)隨時把渲染好的文件實時傳輸給對方，好讓特效工作室進行下一步加工，從而極大地提升效率。除此之外，有的云端渲染平臺還能實現(xiàn)預(yù)算、時間等等方面的自動化管理。

更好的渲染效果

這一點雖然存有爭論，但從某些角度來看云端渲染的確能夠?qū)崿F(xiàn)比一般渲染農(nóng)場更好的效果。

例如處理一些像毛發(fā)那樣的細節(jié)時，會在極短時間內(nèi)吞吐大量小文件，在傳統(tǒng)渲染模式中，只能靠壓縮其他任務(wù)、拉長處理時間來實現(xiàn)。

但云計算廠商由于經(jīng)常要符合電商等等高吞吐量運算，在這一類特殊高負荷計算時的表現(xiàn)更為優(yōu)秀，也就能夠滿足特效渲染對于細節(jié)、光影等方面更高的要求。

云上的影視特效，一定會有AI參與

但即使云計算能提升影視特效的渲染效率，中國能從中尋找到哪些機會呢？無非是在同樣算力的前提下，提供更有競爭力的價格，從而成為好萊塢的外包工廠。這樣的產(chǎn)業(yè)模式并不具有持續(xù)性，對于中國自己的電影特效產(chǎn)業(yè)也很難有切實的提升。

但如果和其他行業(yè)的云計算服務(wù)橫向?qū)Ρ?，我們會發(fā)現(xiàn)或許中國的機會即將到來。

參考交通上云這類和影視特效一樣涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的云業(yè)務(wù)，可以發(fā)現(xiàn)云計算、云儲存都只是云服務(wù)的開始，真正的效率提升在于云端AI計算。

同樣在影視特效處理中，我們已經(jīng)可以看到一些AI的影子。

例如在《海底總動員2》和《汽車總動員3》中，都利用了深度學習模型學習場景光線走向，自動糾正因光線不自然而形成的噪點。暮光女Kristen Stewart曾經(jīng)寫過一篇論文，描述了如何通過神經(jīng)風格遷移對影片進行模仿畫作畫風的特效處理。

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