제품관련

제품관련 새로운 소식과 업데이트를 제공합니다.


 

  • VFX 소프트웨어의 머신러닝 : 한계를 넘기 위한 도전

     

     

    VFX 소프트웨어의 머신러닝 : 한계를 넘기 위한 도전

     

    머신러닝 (ML) 은 오늘날 연구 중인 기술들 가운데 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다.

     

    인간이 수행하는 여러 가지 힘들고 시간 소모적인 작업을 자동화한다는 약속은 모든 산업 분야에서 주목을 끌고 있습니다.

     

    VFX 업계에서는 효율적인 ML 툴을 아티스트에게 제공하는 것이 창조적인 워크플로우와 스튜디오의 수익 측면 모두에서 새로운 변화를 가져올 수 있습니다.

     

    Foundry는 현재 SmartROTO라는 이름의 연구 프로젝트를 이끌고 있습니다. VFX 스튜디오인DNEG과Bath대학 (UoB)은 라이브 액션 영상의 하이엔드 로토스코핑을 위한 지능형 툴과 ML 네트워크 및 데이터 세트를 개발하고 있습니다.

     

    이 글에서는 이 프로젝트가 해결하려고 하는 몇 가지 도전에 대해 살펴보고자 합니다.

     

     

     

     

     

    머신 중심에서 데이터 중심으로

     

    비주얼 컴퓨팅 알고리즘을 만드는 방법은 비약적으로 발전하고 있습니다.

     

    현대의 머신러닝은 머신 중심 접근 방식에서 데이터 중심적 접근 방식으로 초점을 옮겼습니다.

     

    툴 자체를 테스트하고 최적화하는 데 주력하기보다 툴을 교육하는 데 사용되는 데이터가 중심입니다. 이 툴의 성공과 성능은 데이터 셋의 품질, 다양성 및 크기에 좌우됩니다.

     

    시각 효과 소프트웨어를 만드는 회사와 포스트 하우스는 이 새로운 데이터 중심 환경에서 클라이언트와 협상해야 할 여러 장애물에 직면했습니다.

     

     

     

     

     

     

    VFX 파이프라인에 ML 툴 배포

     

    현재 효과적인 머신러닝 툴을 VFX 파이프라인에 배치하는 것은 까다로울 수 있습니다.

     

    클라우드 또는 웹을 통해 배포된 ML 툴은 실전에 배포되고 사용되며, 사용자의 데이터 수집을 시작할 수 있으며 툴을 즉시 개선해 나갈 수 있습니다.

     

    이와는 대조적으로, 전통적인 VFX 소프트웨어 릴리스 주기는 업데이트 간의 간격이 비교적 길기 때문에 ML 모델의 개선이 자주 이루어지기 어려웠습니다.

     

    효율적인 면에서, 소프트웨어 개발자는 병목 현상을 겪게 됩니다. 어떤 기술을 사용하느냐에 따라 아이디어와 출시 사이에 긴 지연이 생기고, 차기 버전에 반영이 됩니다. 가장 효율적인 시나리오는 소프트웨어 벤더가 업데이트를 기다리는 것이 아니라 스튜디오가 직접 ML 모델을 업데이트하고 개선할 수 있는 것입니다.

     

    이 외에도 더 큰 문제는 배포 가능한 ML 네트워크와의 상호 작용입니다.

     

    기본적으로 VFX 파이프라인에 배포할 수 있는 대부분의 ML 네트워크는 정보가 항상 한 방향으로 이동하는 방식으로 작동합니다. 결코 되돌아오지 않습니다.

     

    즉, 대부분의 ML 파이프라인에서는 시스템이 즉시 학습할 수 없습니다. 예를 들어, 네트워크가 작업을 수행하고(로토스코핑 보조 역할과 같은) 아티스트가 시스템에서 만든 몇 가지 작은 오류를 고지하고 정정하면 시스템이 오류로부터 학습하도록 보정 정보를 피드백할 수 없습니다.

     

    이것은 네트워크와 아티스트 간의 상호 작용을 심각하게 제한합니다. 시스템이 주기적이지 않은 경우 네트워크의 이전 또는 강화 학습이나 온라인 교육을 받을 기회가 없습니다.

     

    이 피드백을 사용할 수 없기 때문에 머신러닝의 핵심 기둥 중 하나 인 모델을 개선하는 데 사용할 수있는 실제 진원지 데이터를 잃게 됩니다.

     

    극복해야 할 세번째 중요한 배치 장애물은 비용입니다. 머신러닝 모델은 프로세스의 추론 단계에서 엄청난 양의 GPU 메모리를 사용할 수 있습니다. 이 과정에서 시스템은 학습된 지식을 사용하고 이전에 보이지 않는 데이터의 내용을 식별하기 위해 이를 적용합니다.

     

    연구 컨텍스트에서 네트워크를 가져와서 VFX 프로덕션 환경에 넣으면 (4K 플레이트에서 추론하는 것처럼) GPU 메모리 요구 사항이 더 높아질 수 있습니다.

     

    이것은 스튜디오에 대한 예산상의 영향을 미칩니다. 강력한 GPU를 가진 모든 아티스트를 제외하는 것은 비용 측면에서 효과적이지 않을 수 있습니다 - 하나 또는 두 개의 ML 지원 작업을 용이하게 하는 것만을 위해서라면 더욱더 그렇습니다.

     

    따라서 효율적이고 실행 가능한 ML 툴을 VFX 파이프라인에 물리적으로 배치하는 것이 업계가 머신러닝 연구의 광범위한 이점을 보게 될 경우 극복해야 할 첫 번째 커다란 장애물입니다.

     

     

     

     

    빅데이터의 공유 및 IP 문제

     

    머신러닝에서 결과의 품질은 시스템에서 학습한 데이터의 양, 다양성 및 품질에 따라 달라집니다.

     

    데이터는 모든 업계에서 엄청난 가치가 있습니다. 예를 들어 광고 데이터 및 소비자 지출 습관은 강력하고 실용적인 정보입니다.

     

    그러나 데이터는 자체적으로 사용하지 않습니다. 처리되고 분석되어야 합니다. 뭔가 그것으로부터 제작되어야 합니다.

     

    VFX 업계에서 스튜디오가 데이터를 공유하게 된 이유는 소프트웨어 벤더의 툴 개선에서부터 그들의 니즈에 부합하는 것, 자매 사업과의 계약 서비스에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다.

     

    실제로 엄격한 IP (지적 재산권) 계약은 일반적으로 공유를 어렵게 만듭니다. IP를 존중하면서 공유를 가능하게 하는 방법에 대한 중요한 도전이 있습니다.

     

    전통적인 머신러닝은 ML 모델을 교육하는 데 사용된 모든 교육 데이터가 단일 기계 또는 데이터 센터에 집계되는 중앙집중식 접근법을 사용합니다.

     

    위와 같은 '집중투자' 시나리오는 10년 동안 누출된 엄청난 수십억 달러의 제작물에 대한 이미지를 걱정하는 IP 소유주에게 문제가 됩니다.

     

    연합 학습은 ML 모델의 교육이 로컬에서 수행되고 개선된 모델이 중앙 서버로 전송되는 대체 적인 방법입니다.

     

    중앙 서버는 여러 사용자의 결과를 집계하고 모든 사용자의 결과에 따라 개선된 모델을 피드백할 수 있습니다. 효과적으로 이것은 IP (교육 데이터)가 공유되지 않는다는 것을 의미합니다. 단지 결과 만 나타납니다.

     

    근본적으로 너무 많은 사람이 데이터 샘플을 너무 적게 업로드하면 모델이 왜곡될 수 있으므로 확장성에 대한 몇 가지 결함이 있는 것을 제외하고는 연합 학습이 데이터 공유 문제에 대한 해답이 될 수 있습니다.

     

    IP로 보호된 데이터를 공유할 수 있는 또 다른 방법은 표현 학습에 있습니다.

     

    표현 학습은 무언가가 무엇인지 알아내기 위해 순서를 뒤섞음으로써 데이터의 특성을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.

    예를 들어, 알고리즘이 모양의 행에서 삼각형을 골라 내고자 한다면 기본 레벨에서 모서리 수를 표시기로 사용할 수 있습니다.

     

    표현 학습은 신경망의 여러 계층을 분리하고 모든 것을 레이블링하므로 이해하기 쉽습니다.

     

    VFX 업계에서는 정반대의 경우가 더 가치 있을 수 있습니다. 레이어를 꼬아 놓으면 해독할 수 없습니다. 이는 암호화의 한 형태로 작용할 수 있기 때문에 a) 원본 이미지를 레이어 출력에서 ​​리버스 엔지니어링 할 수 없지만, b) 주어진 작업에 유용한 정보가 포함되어있는 결과를 얻을 수 있습니다

    .

    스튜디오가 ML 모델을 개선하는 데 도움을 주고 싶지만 특정 문자에 대해 IP로 보호 된 민감한 이미지를 사용하고 있다고 가정 해 보겠습니다.

     

    이미지를 파트너 소프트웨어 공급 업체 또는 스튜디오에 직접 보내지 않고 암호화 계층 스택을 통해 실행합니다.

     

    파트너 스튜디오는 ML 모델을 개선하는 데 필요한 모든 것을 제공 받지만 원래의 교육 이미지가 무엇인지 밝혀주는 데이터는 제공받지 않습니다.

     

     

     

    아티스트 참여의 중요성

     

    극복하기 위한 또 다른 큰 도전은 아티스트와 알고리즘 사이에 다리를 놓는 데 있습니다.

     

    영화 제작은 본질적으로 자연스럽게 협력하며, 수천 명의 스태프들이 함께 작품을 완성합니다.

     

    대조적으로, 머신러닝은 창조적이거나 기술적인 과정에서 아티스트를 배제하고, 혼자서 한 가지 문제를 해결하는 것을 목표로 하는, 알고리즘 단독으로 계속 추적하는 것입니다.

     

    아티스트가 머신러닝 툴을 구매하기 위해서는 아티스트의 의견을 포함하는 방식으로 개발해야 합니다. 이것은 아티스트를 배치하고 제어 능력을 부여하는 데 필요할 뿐만 아니라 실수로부터 배우고 미래의 오류를 수정하는 것이 알고리즘의 요구 사항입니다.

     

    이 마지막 사항은 아티스트와의 상호 작용을 허용하는 툴을 디자인하는 방법과 ML 네트워크가 해당 아티스트의 피드백을 통해 배우고 그에 따라 행동할 수 있게 하는 두 가지 주요 과제를 갖고 있습니다.

     

    지금까지 대부분의 ML 연구는 반복적인 과정에서 아티스트를 제거해왔습니다. 사용자 상호 작용이 전혀 포함되지 않는다면 발전 또한 제한적일 수밖에 없습니다.

     

    앞서 언급한 것처럼 연구 및 배포 환경의 차이로 인해 VFX 툴에서 ML 알고리즘을 업데이트하기란 쉬운 일이 아닙니다.

     

    피드-포워드 또는 추론 전용 ML 모델은 포스트 프로덕션 소프트웨어에서 업데이트를 쉽게 포착할 수 없습니다.

     

    이러한 격차를 해소하는 것이야말로 진정으로 유용한 아티스트 중심의 ML 기반 툴의 차세대 개발에 필수적입니다.

     

     

    SmartROTO

     

    앞서 언급한 것처럼, Foundry의 새로운 R&D 프로젝트 중 하나인 SmartROTO는 이 글에서 살펴본 몇 가지 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

     

    그 목적은 실사 영상물의 고급 로토스코핑을 위한 지능적인 툴을 연구하고 설계하는 것입니다.

     

    우리가 논의한 것처럼 데이터 셋의 공유는 큰 문제이기 때문에 이 프로젝트의 중요한 부분은 머신러닝 네트워크 및 데이터 셋의 공유를 검사하는 데 전념할 것입니다.

     

    VFX 업계에 익숙한 분들은 시간이 오래 걸리며 수동적이고 크게 창조적이지 않은 로토스코핑이 얼마나 많은지 알고 계실 것입니다. SmartROTO에서 개발된 툴은 머신러닝을 사용하여 로토스코핑 기술의 변화를 가져올 것입니다.

     

    이 새로운 툴은 친숙하고 직관적인 사용자 경험을 유지하면서 로토스코핑 아티스트가 요구하는 상호 작용을 최소화할 것입니다.

     

    궁극적으로 이 목표는 VFX 업계와 누크(Nuke)를 위한 새로운 플러그인, 훈련 데이터 셋을 공유할 수 있는 새로운 방법을 크게 절약하는 것입니다.

     

     

    본 글은 Machine learning in VFX software: the challenges to crack 을 번역한 글입니다.

     https://www.foundry.com/insights/research/machine-learning-in-vfx

     

     

     

    더읽기
  • Nuke의 파티클 시스템에 대한 소개

     

     

    Nuke의 파티클 시스템을 사용하면 합성 아티스트의 워크플로우를 향상시킬 수 있습니다.

     

    NukeX의 파티클 시스템에는 다양한 프리셋 케이스 세트와 이에 따른 이점을 통해 합성 작업에 유용하게 사용할 수 있습니다.

    총상으로 피가 튀어나오는 상황 또는 연못에서 빗방울이 튀어나와야 한다면, Nuke에서 이러한 종류의 효과를 빠르고 쉽게 생성할 수 있습니다.

    어디서부터 시작할지 막막할 때, Nuke 11에는 눈과 안개와 같은 효과에 대한 설정으로 파티클 예제 툴셋이 포함되어 있습니다. 각각의 튜토리얼은 처음 시작하는 분들께 도움이 됩니다. (이 기사의 끝부분에 자세히 나와 있습니다).

    Nuke 안에서의 파티클 작업량이 늘어나고 있으므로 데드라인에 맞추기 위한 솔루션을 제공할 수 있는 합성 아티스트로서 발돋움하기 위해 파티클을 잘 활용하는 방법을 배우는 것이 좋습니다.

    일부 대형 스튜디오들은 벌써 파티클 시스템을 사용하여 워크플로우의 상당한 속도 향상을 얻고 있습니다.

    의사결정이 점점 더 합성 단계로 넘어오게 됨에 따라, Nuke의 파티클 시스템을 사용하면 샷의 특정 요소에 시간을 투자하기 전에 무엇이 필요한지 알 수 있을 때까지 의사결정을 보류할 수 있습니다 : 히어로 이펙트가 아닌 샷을 FX 파트로 보내 다시 파티클 렌더링을 얻을 시간이 없을 때 매우 유용합니다.

    이 글에서는 Nuke의 파티클 시스템을 살펴보고 이를 최대한 활용하는 방법을 설명합니다.

     

     

    Nuke의 파티클 시스템이란 무엇입니까?

     

    파티클 시스템은 특정 포인트(파티클)를 생성하고 추적하는 환경입니다.

    파티클은 하나의 점, 또는 3D 좌표계에 있는 점입니다. 이 점은 특정 속성을 갖고 있습니다. 일반적으로 파티클의 수명, 크기, 위치 및 궤도 등이 포함됩니다.

    온도(폭발할 경우) 또는 점도 (물 튀김을 하는 경우)와 같이 실행 중인 입자 시뮬레이션 유형에 특정한 속성을 포함할 수 있습니다.

    파티클 시스템은 설정된 시간 동안 모든 파티클 정보를 추적하고 흥미로운 방식으로 정보를 표시합니다.

    파티클에 지오메트리를 부착하거나 스프라이트(항상 카메라를 향하는 2D 이미지)를 부착하는 등의 작업을 수행 할 수도 있습니다.

    예를 들어, 폭발을 만들려는 경우 : 공간의 한 지점부터 시작하여 바깥쪽으로 매우 빠르게 폭발하는 파티클들을 생성합니다.

    수명, 색 정보, 온도를 첨부한 다음 해당 시스템의 각 파티클에 대해 해당 데이터를 가져와서 파티클이 어떻게 생겼는지 만들어냅니다.

    Nuke의 파티클 시스템을 실제로 보시려면 이 비디오의 14:13 - 17:00 사이의 영상을 확인해보십시오. 

    Curv의 디렉터 Ari Rubenstein이 단편애니메이션 The Blues Crab에서 파티클 시스템을 사용하는 방법에 대한 개요를 제공합니다.

     

     

    Nuke의 파티클 시스템은 합성 아티스트를 어떻게 도와 주나요?

     

    Nuke 내부의 파티클 시스템은 컴포지터 분들께 매우 유용합니다. 이는 아티스트가 작업중인 플레이트에 알맞은 파티클 시스템-파티클의 배치 및 정렬, 카드 프로젝션 설정의 상호 작용 및 Nuke의 3D 환경에서의 지오메트리 등-을 쉽게 설정할 수 있다는 것을 의미합니다.

    마찬가지로 Nuke의 Relight 노드와 함께 빛 정보와 같은 정보를 추가 한 경우 파티클 시스템이 이러한 추가 요소의 영향을 받도록 할 수 있습니다.

    Nuke의 노드가 파티클의 모양이나 행동에 영향을 줄뿐만 아니라 Nuke의 모든 도구를 활용하여 파티클 시스템을 설정할 수 있습니다. 아티스트는 이러한 도구로 텍스처를 설정하고 작업중인 샷에서 데이터를 가져 와서 시스템에 적용할 수 있습니다.

    이는 아티스트가 더 나은 합성 결과물을 만들어내는데 도움을 주고, 누크에서 작업 중인 이미지 정보를 사용하여 파티클 시스템을 구동 할 수 있다는 것을 의미하며 실제로 매우 효과적입니다. 결과물을 보는 데 더 빠른 처리 시간이 필요합니다. 이것은 Nuke 11.3의 파티클 시스템의 속도 향상 이후 특히 그러합니다.

    Scanline Render 노드를 사용하여 노멀, 모션 벡터, 서피스 데이터 및 포인트 데이터에 더 빠르게 추가 데이터를 전달할 수 있게 됨에 따라 다른 어플리케이션으로 이동하지 않아도 되는 유연한 워크플로우는 컴프 아티스트로서 작업을 진행하는 것에 더 집중할 수 있습니다.

    파티클 시뮬레이션과 합성을 동시에 진행하며 장면을 빠르게 설정하고, 컨텍스트를 확인하고, 작업을 수행하고, 보고있는 것을 기반으로 시뮬레이션을 조정할 수 있습니다. 그런 다음 빠른 반복 루프를 통해 즉각적인 피드백을 얻을 수 있습니다.

    대조적으로 이펙트 아티스트는 컨텍스트 정보(적절하게 그레이딩 되지 않았거나 최신 버전이 아닐 수 있는)만 제공되는 슬랩 컴프만 살펴보고 최상의 컨텍스트를 제공받지 못할 수 있습니다.

    즉, 완전히 다른 소프트웨어에서 파티클을 생성하지 않고 Nuke에서 신속하게 만들 수 있으며, 그 도구들은 이미 준비되어 있습니다.

    파티클 시스템에 대한 지식이 조금 있거나 Nuke에 포함된 파티클 툴셋의 도움을 받는다면, 먼지가 많은 바닥에 발을 밟아 먼지가 퍼지 것과 같은 최종 마무리 디테일을 만들 수 있습니다.

    그것은 합성 아티스트가 디테일을 추가할 필요가 있다면 다른 아티스트에게 의존하여 다른 곳에서 생성하고 렌더링할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 바로 Nuke에서 할 수 있습니다. 따라서 워크플로우가 훨씬 빨라집니다.

    게다가 누크는 커스터마이징이 가능하기 때문에 파이썬과 API를 활용하여 파티클 시스템을 확장할 수 있습니다.

     

     

     

    파티클 시스템은 무엇을 위해 사용될 수 있습니까?

     

    비와 눈과 같은 명백한 사용 사례 외에도 파티클 시스템을 다양하게 적용할 수 있습니다.

    임팩트 히트 : 레이저 발사 또는 총격에 의한 스파크를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 특정 지점에서 폭발하는 스파크를 빠르고 쉽게 생성할 수 있습니다.

    마찬가지로 불, 냉기 또는 먼지에도 사용할 수 있습니다.

    3D지오메트리에 연결하는 경우 3D애셋 또는 문자를 가져와 빠진 부분을 발자국과 일치시킬 수 있습니다.

    이것은 작업을 3D 파트로 되돌아가지 않고도 사실적인 룩을 효율적으로 구현할 수 있는 쉬운 방법입니다.

    또한 Nuke의 독창적인 Deep 합성 기능과 함께 사용하여 강력한 워크플로우를 만들 수 있습니다.

    Nuke 내부에서 생성된 파티클에 대한 Deep 합성 데이터를 내보낼 수 있으므로 다른 애셋이 변경될 때 다시 렌더링 할 필요 없이 정확한 홀드 아웃을 유지할 수 있습니다.

    비 또는 안개 볼륨을 만들고 Nuke의 ScanlineRender 노드를 사용하여 렌더링하면 입자 효과에 대한 Deep 데이터를 얻을 수 있습니다.

    애니메이션이나 모델이 나중에 변경된 경우에도 홀드 아웃을 렌더링하지 않고도 다른 Deep 데이터 요소와 쉽게 파티클을 통합하고 합성 할 수 있습니다.

    이로 인해 변경될 가능성이 있는 애셋으로 작업할 때 실제로 동적이고 효율적인 워크플로우가 생성됩니다. 데드라인까지 직전까지도 업데이트가 이루어지는 프로덕션에 효율적이며 매번 변경 될 때마다 새롭게 파티클을 시뮬레이션 하지않아도 되므로 시간을 크게 절약 할 수 있습니다.

    Deep 합성에 대한 소개는 Creative Specialist Chris Wetherly의 SIGGRAPH 2018의 영상을 확인하십시오.

    본 영상에서 Chris는 내장 된 노드 만을 사용하여 Nuke의 3D시스템에서Deep 데이터를 생성 할 수 있는 몇 가지 워크플로우를 보여줍니다.

    Nuke 내부에서 생성되므로 시스템 성능 또는 메모리 성능 저하를 피할 수 있습니다. 이러한 워크플로우는 파티클 시스템에도 적용할 수 있습니다.

     

    Skill Up | Nuke | An Introduction To Deep Compositing In 11.2

     

     

    왜 지금 파티클 시스템이 중요한가?

     

    지금이 Nuke의 파티클 시스템을 알아보기에 가장 좋은 때입니다.

    점점 더 많은 작업이 제작의 후반 단계와 합성 공간으로 진행됨에 따라 합성 아티스트들은 누크에서 사용할 수 있는 모든 워크플로우를 최대한 활용하여 파이프라인 상에서 다시 돌아가지 않고도 솔루션을 찾을 수 있는 방법을 이전보다 훨씬 중요하게 생각합니다.

    대규모 히어로 이펙트 및 유체 시뮬레이션과 같은 가장 복잡한 파티클 작업의 경우 Houdini와 같은 전용 파티클 도구가 항상 필요합니다.

    그러나 의사 결정이 점점 더 합성 단계로 넘어오면서 Nuke에서 진정한 파티클 시뮬레이션을 사용하면 달성해야 할 목표를 정확히 알기 전까지 의사 결정을 연기할 수 있습니다.

    Nuke 11.3 릴리스에서는 파티클 시스템이 크게 업데이트되었습니다. 이제는 파티클 시뮬레이션을 최대 6배, 파티클을 4배 빠르게 재생할 수 있습니다.

    저희가 진행한 테스트에서, 어떤 크기의 샷에서든 더 많은 수의 파티클로 시뮬레이션을 진행했을 때에도 더 나은 향상을 보였습니다.

    Nuke 11.2와 11.3 사이의 속도 차이를 보려면 아래의 비디오를 보십시오.

    Nuke 11.3 | Particle Performance

     

     

    앞서 언급했듯이, 파티클 시스템에 익숙하지 않은 분들을 위해 Nuke 11.3에는 눈과 비와 같은 일반적인 예제가 있습니다.

    이 예제를 통해 파티클 시스템 사용을 시작하기 위한 출발점으로 사용할 수 있습니다.

     

    이 툴셋에 액세스하려면 누크를 시작하고 탭을 누르고 'P_'를 검색하여 파티클 툴셋을 확인하십시오.

    또는 도구 모음 메뉴를 찾고 3D 하위 집합으로 이동하려면 왼쪽 도구 모음에서 스패너 아이콘을 찾습니다.

    업데이트된 Nuke의 파티클 시스템을 사용해 볼 준비가 되셨습니까?

     

     


    비 상업용 NukeX 라이선스 받기

     

    Nuke 11.3의 무료 체험판 받기

     

     

     

    본 글은 FOUNDRY의 An Introduction to the Nuke Particle system(https://www.foundry.com/film-tv/particle-system-nuke)을 번역한 글입니다.

     

     

    더읽기
  • Mari(마리) 4.0버전의 출시로 혁신적인 3D페인팅을 구현

     http://meshmen.com/mari-4-the-new-ui/

     

    MARI 4.0에서 새로운 기능

     

    프로젝트 스타트 업

    새 프로젝트 대화상자 레이아웃이 초기 프로젝트 설정을 위한 새로운 탭으로 고쳐졌습니다.
    조명. 채널 프리셋을 사용할 때 Mari는 이제 자동으로 쉐이더를 빌드하고 생성된 채널을 해당 노드 그래프 쉐이더 입력에 연결합니다.

    EXPORT 관리자
    채널 및 Bake Point 노드의 일괄 내보내기 관리를위한 새로운 Export Manager 대화 상자가 도입되었습니다.
    이제 동일한 내보내기 대상을 여러 개 구성하고 관리 할 수 있습니다.
    소스뿐만 아니라 내보내기 중에 파일 형식 변환을 수행 할 수 있습니다.

    팔레트 도구 모음
    MARI의 팔레트마다 버튼이 포함 된 새로운 팔레트 도구 모음이 도입되었습니다.
    이제 팔레트에 빠르고 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

    도구 그룹화
    도구 모음에 너무 많은 도구가 쌓여있는 경우 일부 시스템에서는 모두 화면에 맞지 않습니다.
    마리의 유사한 카테고리의 도구가 도구 도구 모음의 단일 단추 아래에 그룹화되었습니다.

    노드 그래프의 고급 모드
    기본 노드 그래프 모드가 제거되었으며 이제 고급 모드가 표준입니다.
    전체 노드가 잠금 해제됩니다.

    텍스처 세트 팔레트
    이제 Mari 내부의 텍스처 세트를 관리하기위한 팔레트가 있습니다. 드래그 앤 드롭으로로드 할 수 있습니다.
    여러 개의 관련 이미지, 텍스처 세트를 단일 작업으로 이미지 관리자에 저장합니다.
    첫 번째 지원 텍스처 세트는 Megascans의 전용 탭으로 키워드와 태그를 탐색 할 수 있습니다.
    다운로드한 각 라이브러리 항목과 함께 제공됩니다.

    UI Declutter
    HUD가 Modo의 스타일과 일치하도록 업데이트되었습니다. 다양한 컨트롤 팔레트가 병합되었습니다.
    도구들이 함께 그룹화되어 UI를 제거합니다. 투영 팔레트가 병합되었습니다.
    페인팅 팔레트 및 브러시 편집기 팔레트가 제거되었습니다. 에서 사용자 지정 브러시를 만들려면 Mari 4.0에서는 도구 속성 팔레트에서 브러시 속성을 조정합니다. 그런 다음 새 브러시 미리보기를 드래그하십시오.
    도구 모음에서 나중에 사용할 수 있도록 선반으로 가져올 수 있습니다.

    끌어서 놓기 채우기 메커니즘
    이제 드래그 앤 드롭으로 트리거되는 메커니즘을 사용하여 현재 아이템 선택하고 채우기는 모든 선택 모드 (객체, 패치 및면)에서 작동합니다.
    사용할 때 색상 선택 도구를 사용하여 페인트 버퍼의 선택된 영역을 채웁니다.

    색상 및 제어 정밀도
    색상 팔레트는 이제 더 나은 정밀도를 위해 확장 가능하며 구성 요소 슬라이더는 컨트롤을 따라 각 지점에서 결과 색상을 표시하도록 향상되었습니다.
    이제 숫자를 조정할 수 있습니다. 누크 (Nuke)에서와 같이 키보드와 마우스 휠로 값을 조정할 수 있습니다.

    그룹계층 워크플로우
    레이어 팔레트는 그룹 레이어로 작업 할 때보다 직관적입니다.
    새 그룹 레이어 만들기, 레이어가 선택된 상태에서 새 그룹 레이어 내의 해당 레이어를 그룹화합니다.

    새 레이어 만들기
    그룹 레이어를 선택하면 선택한 그룹 레이어에 새 레이어가 추가됩니다.

    커브 편집기
    커브 속성은 Mari의 속성 패널에 그레이 스케일 그라디언트로 표시되고, 확장 가능한 커브 편집기 창이 표시되어 정확한 편집이 가능합니다.

    Principled BRDF
    마리는 이제 월트 디즈니의 브렌트 벌리 (Brent Burley)의 2012 년 신문에 기반한 새로운 쉐이더를 포함하고 있습니다.
    BRDF 쉐이더를 만들기위한 일련의 원칙을 따르는 BRDF 쉐이더를 설명하는 애니메이션 스튜디오로 더 직관적이고 덜 복잡하며 아티스트에게 친숙한 컨트롤 제공.

    OpenSubdiv 3.1
    체계 선택, 기하학 및 UV 경계를 포함하여 OpenSubdiv의 최신 기능 보간법이 추가되었습니다.
    이제 Mari은 렌더러 메쉬 세분화를 더 가깝게 일치시킵니다.
    페인팅시 효율성이 증가합니다.

    VFX 플랫폼 2017
    VFX 참조 플랫폼에있는 모든 라이브러리는 2017에 맞추었습니다 (http://www.vfxplatform.com).

    확장 소스 등급
    Source Grade 메커니즘이 확장되어서 등급 조정 레이어 제공

    팔레트 확장
    포인터를 올렸을 때 스페이스 바를 누르면 팔레트를 최대화 / 최소화 할 수 있습니다.
    팔레트 위에. 이렇게하면 단일 팔레트에 쉽게 집중할 수 있습니다.

    Mari Per-Version 사용자 환경 설정
    Mari의 사용자 기본 설정 파일은 이제 파일 이름에 포함 된 응용 프로그램 버전과 함께 저장됩니다.
    레이아웃 또는 환경 설정은 당신이 UI를 손상시킬 위험없이 Mari의 서로 다른 버전간에 전환 할 수있게합니다

    Officially Supported Operating Systems
    Windows 7 64-bit or higher
    Linux 64-bit operating system (CentOS/RHEL 6)

    Minimum Hardware Requirements
    Quad-core processor
    10+GB disk space available for caching and temporary files
    At least 4GB RAM
    Display with 1680 x 1050 pixel resolution
    An NVIDIA or AMD* graphics card with the latest drivers
    1GB of graphics memory
    OpenGL 3.2* or higher

    Recommended System Requirements
    2.5+Ghz Quad-core processor
    250+GB disk space available for caching and temporary files. SSD is preferable.
    16GB RAM with additional virtual memory*
    Display with 1920 x 1080 pixel resolution
    An NVIDIA or AMD* graphics card with the latest drivers
    2+GB of graphics memory
    OpenGL 4.4 or higher support
    *The use of virtual memory improves stability and helps prevent data loss on large projects.
    'Recommended' does not guarantee that it meets your particular needs.

    더읽기
  • Nuke 11.0, Nuke 11.0 및 Nuke Studio 11.0 제품군 출시!!!

    > 새로운 공동 협업작업 기능인 Live Group이 도입되었습니다
    > VFX Reference Platform 2017 표준으로 업데이트되었습니다
    > OpenCL을 통해 AMD GPU에서 GPU 가속을 지원합니다

    새로운 Live Group 시스템은 동시에 여러 작업자들이 샷들의 작업을 할 수 있습니다
    Nuke 11.0에서 가장 큰 새로운 기능은 Live Group입니다. 새로운 협업 제작 시스템은 다른 Nuke 스크립트에서 참조 할 수 있는 외부 스크립트를 작성하여 로드될 때마다 자동으로 업데이트합니다. 이 시스템을 사용하면 여러 작업자들이 작업의 일부를 완료하고 렌더링하고 결과를 다음 아티스트에게 전달하는 기존의 방식 대신에 같은 시간안에 동일한 샷 장면에 필요한 작업들((매트,로토,렌더등))을 동시에 작업하며 버전관리를 할 수 있습니다. 워크플로우는 3D 소프트웨어에서 외부파일을 참조하거나 Live 링크를 사용하는 모든 사용자들에게 친숙합니다

     

    OpenCL을 통해 고성능 AMD GPU 지원

    Nuke 11.0의 다른 주요 변경 사항은 Windows 및 Linux에서도 OpenCL을 지원한다는 점입니다. 기존에는 Mac Pro에만 Open GPU 컴퓨팅 프레임워크만 지원 했었습니다. 이전에 Nvidia 그래픽 카드에서 GPU가속화 작업(타임라인재생 및 수많은 핵심노드기능 포함)들이 AMD 및 Intel 하드웨어에서도 가속화 지원이 됨을 의미합니다. 이는 일반적인 워크플로우 작업의 속도에 큰 변화를 가져올 수 있습니다. Foundry는 GPU 지원이 CPU단독의 경우보다 ZDefocus 및 MotionBlur와 같은 노드에서 200-300 % 더 빠릅니다
    현재까지는 새로운 Radeon Pro WX 7100, 구형 FirePro W8100 및 W9100, Radeon R9 Fury X 및 RX 480 카드는 공식적으로 5 개의 AMD GPU만 지원하지만 AMD는 이 목록이 확대될 것으로 기대한다고 말합니다

    VFX reference platform 2017
    Nuke 11.0의 또 다른 큰 구조적 변화는 VFX reference platform 2017의 표준 지원입니다
    Visual Effects Society의 기술위원회가 관장하는 이 플랫폼은 Linux 기반 파이프라인의 지원문제를 최소화하기 위해 VFX 소프트웨어에서 사용할 핵심도구와 프로그래밍 라이브러리를 매년 지정합니다. 이곳에는 gcc 및 glibc와 같은 핵심 Linux 구성 요소가 포함되어 있습니다
    프로그래밍 언어인 Python ,GUI 툴킷 Qt와 그 바인딩, OpenEXR, OpenSubdiv, OpenVDB, Alembic, OpenColorIO 및 ACES와 같은 개방형 그래픽 표준, FBX와 같은 독점 형식의 주요 형식등이 포함됩니다

    Nuke의 Truelight는 더 이상 사용되지 않습니다
    Nuke 11.0 자체의 새로운 기능에는 프레임 단위로 적용하지 않고 여러 프레임에 걸쳐 평균 노이즈 감소를 적용하여 결과를 향상시키는 새로운 시간처리 옵션이 포함되어 있습니다. Nuke Studio의 백그라운드 렌더링 시스템인 Frame Server는 기본합성 소프트웨어인 Nuke 및 NukeX에도 적용이 되었습니다
    또한 TrueLight는 더이상 FilmLight의 색상관리 시스템을 Nuke와 번들로 제공하지 않습니다
    Foundry는 오래된 Truelight노드가 OpenColorIO 색상관리 표준과 함께 Truelight의 흐름이 적용된 "Baselight for Nuke가 무료 버전으로 대체되었다"라고 말합니다.

     

    NukeX 및 Nuke Studio의 향상된 렌즈왜곡 및 디스크캐싱

    Nuke 외에도 NukeX는 어안및 광각렌즈를 지원하고 수정된 데이터를 다른 렌즈 추정 패키지로 부터 보다 효과적으로 가져올 수 있도록 GPU도 지원하는 Lens Distortion 노드를 제공합니다. Nuke 10.0에 이미 도입된 페인트및 청소작업을 위한 스마트 벡터도구 세트는 백그라운드 렌더에서 벡터를 계산할 수 있으므로 사용자는 이제 다른 작업을 수행 할 수 있습니다. 편집 및 마무리작업용 Nuke Studio의 새로운 GPU 가속과 로컬디스크 캐싱 시스템인 Timeline Disk Cache는 대용량의 원본을 로컬디스크로 가져오지 않고도 시퀀스 재생을 원활하게 수행합니다. 또한 Nuke Studio는 Avid Media Composer에서 가져온 비선형 시간을 AAF형식으로 가져올 수 있습니다

    가격 및 가용성
    Nuke 11.0, NukeX 11.0 및 Nuke Studio 11.0은 64 비트 Windows 7 및 10, CentOS 6 이상 Linux 및 Mac OS X 10.11 이상에서 사용할 수 있습니다
    라이센스는 Nuke 11.0의 경우 4,324 달러, NukeX 11.0의 경우 8,060 달러, Nuke Studio의 경우 9,331 달러 (1 년 유지 관리 포함)의 비용이 들어갑니다
    Nuke 렌더러 라이센스 비용은 489 달러입니다. 작업이 많을 경우에 사용하는 임대 사용가격도 가능합니다.

    더읽기
  • VFX시장의 미래가 Lytro와 Foundry 두 회사의 NAB 2017 발표로 크게 바뀌어 버렸다!

    그린 스크린과 로토 스코핑은 곧 과거의 일이 될 것이기에 앞으로 어찌 될것인가?

    NAB 2016에서 Lytro는 획기적인 카메라 Lytro Cinema를 선보였습니다. 올해는 NAB 2017에서 Foundry(VFX 합성 응용 프로그램 Nuke의 회사)는 클라우드에서 VFX 제작을위한 혁명적인 플랫폼인 Elara를 발표했습니다. Elara의 발전에 있어 Foundry의 주요 협력회사 중 하나는 Lytro입니다. 두 혁신적인 회사간의 강력한 협력은 시각효과와 VFX 산업의 미래에 전반적인 영향을 지대하게 미칠 수 있습니다.

    Roto와 그린 스크린의 종말?
    지난 1 년 동안 로토 스코핑과 그린 스크린을 완전히 쓸모없는 것으로 만드는 Lytro의 잠재력에 대해 많은 이야기가 있었습니다. 이것은 단지 참신한 것 이상입니다. 시각적 효과가 이루어지는 방식에 있어 많은 변화가 있음을 의미합니다.

    로토 스코핑과 그린 스크린은 VFX에서 가장 낮은 기술 분야입니다. 최근기술로 물의 무한한 복잡한 동작을 현실적으로 시뮬레이션 할 수 있거나 수백만 개의 모래 입자가 환경과 상호 작용하는 방식을 정확하게 계산할 수 있지만 로토 아티스트는 여전히 수작업으로 윤곽을 따라 가면서 수백,수천 프레임을 수동으로 프레임별로 따내야 합니다.그리고 그린 스크린은 부피가 크고 복잡한 구조물 및 빛을 반사하는 물체들을 한 번에 깨끗이 없애 버릴 수 없는 한게를 제작자에게 보여주고 있습니다.

    https://youtu.be/4qXE4sA-hLQ

     

     Lytro의 주된 힘은 정확한 픽셀당 Depth 정보를 포착 할 수있는 능력입니다. 

    Depth 기반의 분리촬영을 사용하면 카메라에서의 거리에 따라 프레임의 영역을 쉽게 유지하거나 폐기할 수 있습니다.
    이것은 우리를 VFX 작업에 있어서 약속의 땅으로 인도합니다. 이 의미는 부자연스러운 그린 스크린이나 지루한 로토 스코핑이 없이 작업이 가능하다는 것을 의미합니다.
    그러나 Lightfield 기술은 영상에서 필요한 영역의 추출 어려움을 진정으로 극복 할 수 있으며 현재의 방법과 동등한 (더 좋지는 않지만) 대안을 제공 할 수 있을까요?

    잘 정의된 모서리를 가진 단단한 물체는 roto 또는 그린/파란색 화면을 사용하여 추출 할 수 없습니다.
    그러나 가장자리는 종종 서브픽셀의 디테일, 디포커스 또는 모션 블러 때문에 부드럽고 반투명하게 됩니다.
    이것은 까다로운 작업 부분입니다. 화면에서의 추출작업은 단순한 푸시버튼 일이 아니며, 보기좋은 합성물을 생산하려면 엄청난 기술,시간 및 노력이 필요합니다.
    Depth 기반의 추출방식도 과연 같은 결점을 가지고 있을까요됩? 다음과 같은 일반적인 문제에 대해 좀 더 자세히 살펴 보겠습니다.

    하위 픽셀 세부 정보
    머리카락과 모피와 같은 가늘고 얇은 가닥은 디테일이 너무 작기 때문에 추출하기가 매우 어렵습니다.
    로토 스코핑 머리카락은 악몽 같은 작업이며 그 결과는 거의 세부 사항을 보존하지 못합니다.
    그린 스크린 키잉은 하위 픽셀 세부 사항에 대해 더 잘 작동하지만 여전히 덩어리지거나 지저분해 보이지 않는 추출을 얻는 것은 어렵습니다.
    Depth 기반 분리는 이 점에서 다르지 않습니다. 하위 픽셀 세부 정보의 Depth 정보가 부분적이거나 일관성이 없으므로 VFX 아티스트에게 비슷한 문제가 발생할 가능성이 큽니다.

    Lytro Cinema의 놀라운 755메가 픽셀 센서는 정확한 디테일 채널과 부드럽고 섬세한 노이즈없는 분리를 약속하는 가장 미세한 부분을 제외한 모든 부분에 충분한 픽셀 범위를 제공한다는 것을 의미합니다. 총 피사계 심도에서 최적의 분리 및 조작을 위해 샷을 완전히 선명하게 캡처 할 수 있습니다.

    디포커스 된 가장자리
    이것은 두 가지 이유로 항상 추출의 큰 도전입니다

    첫째, 초점을 맞출 때와 초점이 맞지 않을 때 더 큰 도전이 되는 디 포커스된 요소의 부드럽고 점차적으로 분산되는 가장자리를 성공적으로 보존하는 것은 겹치는 요소들로 인해 매우 어렵습니다. 
    둘째, 디포커스 된 가장자리는 반투명하며 일부 원래 배경 정보를 전달합니다. 일관된 그린 또는 파란색 배경이 없는 경우 배경을 대체하더라도 원래 배경의 세부 정보가 표시됩니다.

    이를 방지하기 위해 종종 "마지막 솔리드 픽셀"로 회전하고 추출한 다음 인위적으로 디포커스된 가장자리를 다시 만듭니다. 이는 간소화된 솔루션보다 더 많은 해킹이 필요합니다. 이것에서 Lytro가 실제로 빛을 발할 수있는 곳입니다. Depth있는 정보를 사용하여 포스트의 초점을 바꿀 수 있습니다. 이렇게 많이 소개된 기능은 PD 및 감독에게 흥미로운 것일뿐만 아니라 시각효과에도 중요합니다. 즉, 피사계 심도 전체에서 최적의 분리및 조작을 위해 샷을 완전히 선명하게 캡처 할 수 있습니다. 추출이 완료되면 초점 해킹이 아닌 실제 광학 디포커스로 모든 초점에 적용될 수 있습니다.

    https://www.youtube.com/watch?v=3s0-6z88kUA

    모션 흐리게 처리 된 가장자리
    디포커스와 마찬가지로 빠르게 움직이는 요소의 가장자리는 추출및 보존하기가 어려우며 배경 정보도 가지고 있습니다. 그리고 디포커스와 마찬가지로 VFX 아티스트는 종종 원본 모션블러 트레일을 폐기하고 처음부터 다시 제작해야 합니다. 그러나 모션 블러가 움직이는 요소의 속도와 방향과 동기화 되어야 하기 때문에 이것은 디포커스를 재현하는 것보다 까다롭습니다. 2D 이미지에서 2D이동 (좌우 및 상하)만 분석 할 수 있습니다. 겹치는 요소가 모순된 동작을 할 때 더욱 복잡해집니다. 

    대형 휴대용 카메라로 촬영하는 동안 분노한 전투에 참여한 두 명의 배우를 상상해보십시오. 2D에서 일관된 모션 벡터를 생성하려는 시도가 완전히 엉망이 될 정도로 모순되고 겹치는 움직임이 너무 많습니다.

    여기서 다시 한번, Lytro의 기능은 매우 유용합니다. 초당 최대 300 프레임의 속도로 사실상 제로 모션 블러로 촬영할 수 있습니다. 그러나 표준 디지털 카메라와 달리 Lytro는 진정한 3D기반의 정확한 모션 블러를 단일 픽셀 수준으로 재적용 할 수 있습니다. 이렇게하면 원본소스를 정상 속도로 되돌리고 진정한 24FPS 느낌의 모션블러를 다시 추가 할 수 있습니다.

    대규모 VFX 시설을 가진 프로덕션들 조차도 엄청난 파일크기를 따라잡기 위해 고민하고 있습니다.

    그래서 우리는 어찌해야 할까요?
    Lightfield 촬영법이 VFX 워크플로우의 주요 이점을 나타내며 로토 스코핑 (rotoscoping) 및 그린 스크린과 같은 번거로운 기술 분리 방법을 대체 할 것이 분명합니다.
    Lytro Cinema는 여전히 값 비싼 프로토 타입이며 아직 평균적인 영화 제작을 위한 실용적인 솔루션이 아니라는 사실을 잊어버리십시요 (인디 영화 제작자는 말할 것도 없습니다). 지난 10년간 디지털 카메라 및 컴퓨팅 기술의 발전을 되돌아 보면 Lightfield 기술이 몇 년 안에 더 저렴해지고 휴대용으로 될 수 있다고 충분히 가정 할 수 있습니다.

    가장 중요한 것은 파일 크기입니다. 엄청난 파일 크기. 매우 높은 프레임 속도, 매우 높은 해상도 및 프레임당 많은 정보를 가진 다중 패스의 조합은 캡처에서 부터 VFX에 이르기까지 전체 파이프 라인이 엄청난 양의 데이터를 처리해야한다는 것을 의미합니다. 그리고 이곳에 파운드리의 클라우드 제작솔루션인 엘라(Elara)가 들어가는 곳입니다.

    https://youtu.be/GucggT8exxY

    클라우드 기반의 VFX
    매우 큰 파일 크기를 다루는 문제는 Lytro에서 시작되지 않았습니다. 불과 몇 년 전에는 시각적 효과를 위한 표준 해상도가 2K였지만 오늘날 VFX 주택은 4K, 6K, 심지어 8K 프레임으로 작업해야하는 경우가 많습니다. VR 및 360도 프로젝트의 경우 더 높은 해상도가 필요합니다. 이 해상도로 샷을 조작하고 보는 것은 힘들고, 서버 속도와 저장 용량은 막대한 파일 크기를 따라 잡지 못하고 CG 장면의 렌더링 시간이 기하 급수적으로 늘어납니다. 우리가 기존에 가지고 있는 대규모 VFX 설비조차 어려움을 겪게되는 시점에 빠르게 도달하고 있습니다.

    Foundry의 Elara는 새로운 패러다임을 제시하여 기존 VFX 파이프 라인의 한계를 깨고 있습니다. 소프트웨어, 스토리지 및 렌더링 프로세서를 포함한 전체 파이프 라인이 클라우드에 있습니다. VFX 아티스트는 표준 웹 브라우저를 통해 원격으로 작업하며 일반 랩톱 또는 태블릿 (빠른 인터넷은 아티스트 측면에서 유일한 요구 사항임)을 사용하여 거의 모든 것을 수행 할 수 있습니다.

    엘라(Elara)와 Nuke Studio
    제작 소스자산은 모두 한 곳에서 관리되며 제작, 편집 및 VFX시설 간에 쉽게 공유 할 수 있습니다. 예를 들어, Lytro 세션에서 원재료는 클라우드에 직접 업로드되고 VFX 아티스트는 자료를 로컬로 다운로드 하지 않고도 해당 작업을 수행합니다. 아티스트는 클라우드가 제공하는 엄청난 스토리지 및 컴퓨팅 성능을 최대로 활용할 수 있습니다. 정적인 하드웨어에 투자하는 것이 아니라 VFX 회사는 주어진 프로젝트에 필요한 만큼의 사용비용만 지불하게됩니다. 흥미롭고 새로운 기회를 열어주며 확장 가능하고 실용적인 접근 방식입니다.

    VFX의 미래
    Elara의 클라우드 기반 플랫폼은 VFX 산업을 변화시킬 것이며 이러한 변화는 영화와 방송 제작자가 시각효과를 사용하는 방식에 지대한 영향을 미칩니다. 감독과 제작자는 종종 VFX가 편집팀의 일상적인 상호작용과는 거리가 먼 원격시설에서 수행된다는 사실로 인해 제한적이라고 느낍니다. 그러나 전체 워크플로우가 클라우드로 이동함에 따라 고정된 하드웨어 및 물리적 시설은 별로 중요하지 않습니다. 영화 제작자는 편집자 바로 옆이나 프로덕션 사무실 어디에서나 앉아 작업이 가능한 사내 VFX 팀을 구성 할 수 있습니다.

    이것은 또한 대형 VFX 시설의 높은 간접비를 감당할 수 없는 인디영화 제작자들에게 큰 이익이 될 수 있습니다. 또한, Elara는 전 세계의 개인 또는 회사 간의 협력을 원활하고 간단하게 만들 것입니다. 모든 자산을 중앙집중식으로 쉽게 액세스 할 수 있고 다운로드 및 업로드에 대한 중단 시간이 없어 어디서나 누구나 워크플로우에 기여할 수 있습니다.

    Elara에서 Lytro Depth영상의 적용
    앞서 언급했듯이, 아마도 Elara의 가장 중요한 약속은 VFX 아티스트가 Lytro Cinema와 같은 미래 카메라의 잠재력을 극대화 할 수 있도록 해주는 무제한의 저장장치 및 컴퓨팅 성능 일 것입니다. 물론 Lightfield 촬영이 주류가 되고 그린 스크린과 로토 스코핑이 밤새 사라지지 않을 때까지는 시간이 걸릴 것입니다. 그러나 결국 그들은 그렇게 할 것입니다.(비용 절감과 제작의 효율성 필요가 늘어나기 때문에) 

    • Lightfield 및 다른 기술들이 프로덕션 비디오 카메라의 표준 기능으로 바뀌게 되면 영화 제작자는 그린 및 파란화면 제한이 없어집니다.
    • VFX 촬영은 설정이 쉬워지고 빠르며 특별한 조명이나 장비가 필요하지 않게 됩니다.
    • 카메라 추적, 로토 스코핑 및 키잉과 같은 VFX 작업은 더 이상 필요하지 않으며 제작 후 시간을 단축하고 비용을 절감하며 영화 제작자가 보다 정교한 시각 효과에 예산을 집중 할 수 있습니다.

    Lytro (Lytro)와 엘라 (Elara)가 시각 효과 세계(VFX)의 중심에 서서 큰 변화가 일어나고 있습니다. 빨리 도입을 검토하세요. 매우 재미있을 것입니다. 아래의 Lytro와 Elara의 NAB 2017 프리젠테이션을 참조하세요

     https://youtu.be/zyH84yRdPQk

    원본출처

    http://nofilmschool.com/2017/05/how-two-companies-are-drastically-altering-future-visual-effects

     

    더읽기

최신뉴스

  • 시그라프 2022 행사를 파운드리와 함께 해주세요
    시그라프 2022 행사를 파운드리와 함께 해주세요
    시그라프 2022 행사를 파운드리와 함께 하세요8월 8일~8월 11일 캐나다 뱅쿠버에서 열립니다. 파운드리는 게임엔진의 고해상도 합성작업 발표를 할 예정이며 꼭 방문하여 많은 정보를 얻으시길...
  • 개방형 표준은 우리가 알고있는 VFX 산업을 변화시킬 것입니다.
    개방형 표준은 우리가 알고있는 VFX 산업을 변화시킬 것입니다.
    개방형 표준은 우리가 알고있는 VFX 산업을 변화시킬 것입니다. 여러 해 동안, 영화와 TV 업계는 무거운 CG 제작을 위해 여러 VFX 하우스 간의 공동 작업에 의존해 왔습니다. 이러한 공동 작업으로 인해 소프트웨어,...
  • VFX 소프트웨어의 머신러닝 : 한계를 넘기 위한 도전
    VFX 소프트웨어의 머신러닝 : 한계를 넘기 위한 도전
    VFX 소프트웨어의 머신러닝 : 한계를 넘기 위한 도전 머신러닝 (ML) 은 오늘날 연구 중인 기술들 가운데 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. 인간이 수행하는 여러 가지 힘들고 시간 소모적인 작업을 자동화한다는 약속은 모든...
  • Nuke의 파티클 시스템에 대한 소개
    Nuke의 파티클 시스템에 대한 소개
    Nuke의 파티클 시스템을 사용하면 합성 아티스트의 워크플로우를 향상시킬 수 있습니다. NukeX의 파티클 시스템에는 다양한 프리셋 케이스 세트와 이에 따른 이점을 통해 합성 작업에 유용하게 사용할 수 있습니다. 총상으로 피가...
  • 미국 Roper Technologies, Inc가 Foundry를 100% 인수
    미국 Roper Technologies, Inc가 Foundry를 100% 인수
    Foundry의 소중한 사용자분들께저희들의 새로운 소식을 나누고 싶습니다. 미국 플로리다에 본사를 두고있는 S&P 500, Fortune 1000 및 Russell 1000 지수를 구성하는 기업들 중에 한곳으로 다양한...

인기뉴스