问题

计算机图形学是否已经进入瓶颈期?

回答
要说计算机图形学是否进入了“瓶颈期”,这个问题有点像在问一棵正在茁壮成长的大树是不是已经停滞不前了。答案是:并非如此,但它的发展轨迹和我们所感受到的“瓶颈”有所不同。

首先,我们得明确什么是“瓶颈期”。通常,当我们说一个领域进入瓶颈期,意味着其核心技术或理论遇到了难以逾越的障碍,进步的速度明显放缓,或者说现有方法已经接近理论或物理极限。比如,在某些特定材料科学领域,新的突破可能非常稀少。

那么,计算机图形学呢?我们先来看看它在过去几十年里走过的路:

从线框到逼真渲染的飞跃:

早期(6070年代): 计算机图形学刚刚起步。想想那些线框模型,简单的多边形,以及有限的颜色。那时候,图形的绘制本身就是巨大的挑战。MIT的Ivan Sutherland的Sketchpad可以说是革命性的开端,它展示了交互式图形的可能性。
80年代: 光栅图形的兴起,纹理映射、Zbuffer算法等技术的出现,让画面开始有了“纹理”和“深度”。Gouraud着色和Phong着色模型是这一时期重要的里程碑,它们让物体表面看起来不再那么生硬。
90年代: 实时渲染开始崭露头角,游戏机和PC显卡的发展加速了这一进程。光线追踪(Ray Tracing)虽然理论上更逼真,但在当时计算能力下难以实现实时。环境光遮蔽(Ambient Occlusion)、反射、折射等更复杂的着色技术逐渐成熟。
21世纪初至今: 这可以说是计算机图形学爆发的时代。GPU的并行计算能力呈指数级增长,使得以前只在电影特效领域才能实现的逼真渲染技术,如全局光照(Global Illumination)的近似算法(如辐射度法、延迟光线追踪等)、体积渲染(Volumetric Rendering)等,开始在实时应用中可见。物理基础渲染(Physically Based Rendering, PBR)的普及,让材质的表现力达到了前所未有的高度,从金属的光泽到布料的细节,都能通过精确的物理参数来模拟。

现在我们看到什么?

如果我们仅仅从“画面有多逼真”这个角度来看,可能会觉得“好像已经很接近真实了,还能有什么大突破?”。在很多场景下,比如照片级逼真渲染(Photorealistic Rendering),我们确实已经能生成令人惊叹的图像,甚至肉眼难以分辨。

但是,“瓶颈期”这个词用在这里,其实忽略了计算机图形学发展的多个维度和不同层级。

为什么会产生“瓶颈感”?

1. 从“可计算”到“可感知”的挑战升级: 过去,最大的挑战是如何让计算机“画”出来,如何让简单的几何体呈现出三维感。现在,我们已经能让它“逼真地画”出来。但真正的挑战在于:
实时性与高保真度的平衡: 电影特效可以花费数小时甚至数天渲染一个帧,而游戏需要每秒渲染几十甚至上百帧。如何在有限的时间和计算资源下,尽可能逼真地模拟复杂的光照、材质和动态变化,这依然是巨大的挑战。
复杂场景的模拟: 模拟整个物理世界中的光线行为是极其复杂的。即使是PBR,也需要在某些方面进行简化或近似才能实现实时。比如,次表面散射(Subsurface Scattering)模拟肤色、蜡、玉石等半透明物体的内部光传播,就是一个计算量巨大且难以完美模拟的环节。
动态场景的实时模拟: 烟雾、火焰、流体、毛发、布料等动态元素的逼真模拟和实时交互,仍然是图形学研究的活跃前沿。这些往往需要结合物理模拟和图形渲染技术。

2. 算法的成熟与硬件的限制(此消彼长): 很多基础的渲染算法已经相当成熟,我们不再需要从零开始发明如何绘制一个三角形。但与此同时,我们对“逼真”的定义在不断提高,对细节的要求也越来越高。这就好像汽车的设计越来越精美,但要让它跑得更快、更省油,就需要更先进的引擎技术和材料科学,而不是仅仅依靠外观上的微调。

3. 方向的多元化: 计算机图形学早已不是单纯为了“画得像”而存在。它的应用领域极其广泛,导致了发展方向的多元化,也使得我们难以用单一的标准去衡量它的“瓶颈”。

计算机图形学的真正活跃前沿在哪里?

与其说是进入瓶颈,不如说是发展进入了更精深、更细分、更注重智能与交互的阶段:

AI在图形学中的应用(AIGC与图形):
智能着色与材质生成: 使用深度学习模型(如GANs、扩散模型)来生成逼真的纹理、材质,甚至整个物体模型。例如,给定几个简单的描述或一张参考图,AI就能生成一套PBR材质。
智能场景合成与布局: AI可以学习场景的构成规律,自动生成复杂、逼真的三维场景,或者智能地摆放物体。
风格迁移与内容创作辅助: 将某种艺术风格应用于三维模型或渲染结果,或者辅助艺术家进行模型雕刻、纹理绘制等工作。
性能优化与降噪: 使用AI模型来预测和加速光线追踪的采样过程,或者对低采样率的渲染结果进行智能降噪,从而在不牺牲过多质量的情况下大幅提升渲染速度。
虚拟人与表情捕捉: 利用AI进行更精确的面部表情捕捉、驱动和合成逼真虚拟人。

物理模拟与真实世界交互:
更精密的物理模拟: 实时模拟流体动力学(烟、火、水)、弹性体(布料、头发)的运动,并将其与渲染相结合。
基于物理的模拟(Physically Based Simulation): 不仅仅是外观,更重要的是模拟物体的行为。例如,模拟材料的损坏、变形等。

新颖的交互与感知方式:
增强现实(AR)与虚拟现实(VR): AR/VR对图形学的要求是实时、沉浸感强,并且需要与真实世界进行无缝交互。这催生了对环境理解、遮挡处理、低延迟渲染等方面的需求。
体感交互与数字孪生: 将物理世界的实体与其数字副本进行高精度映射和实时交互,这需要图形学与传感器技术、数据处理深度融合。

效率与可扩展性:
大规模场景处理: 如何高效地渲染包含数百万甚至数十亿个几何体、需要复杂光照的超大规模场景(如数字城市、开放世界游戏),仍然是巨大的挑战。这涉及实例化技术、LOD(Level of Detail)、视锥剔除(Frustum Culling)、遮挡剔除(Occlusion Culling)等一系列优化技术。
分布式渲染与云渲染: 将渲染任务分配到多台机器或云端进行处理,以应对越来越高的计算需求。

总结来说:

计算机图形学没有进入“瓶颈期”,而是进入了一个深化和拓展的阶段。它从“如何画”进化到了“如何更高效、更智能、更逼真地模拟真实世界及其交互”。AI的加入,更是为这个领域注入了新的活力,使其有可能突破过去基于纯算法和硬件的局限。

就像任何一个蓬勃发展的科学技术一样,计算机图形学也在不断地自我革新,并将触角伸向了更多与人类生活息息相关的领域——从娱乐游戏,到科学研究,再到工业设计和医疗健康。我们感受到的“瓶颈”,更多的是对现有技术的一种高要求下的审视,而不是技术的停滞。它正变得更加“智能”和“有意义”。

网友意见

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在一次内部对话中,微软亚洲研究院首席研究员童欣曾经对计算机图形学的发展现状进行了定位,他的原话是:“图形学刚刚度过它的婴儿期,随着越来越多机器学习技术的使用、最新图形硬件的应用,还有云服务的出现,计算机图形学还在不断地扩展自己的内涵和外延,并将创造更多机会,它还有很长的探索之路。”

微软亚洲研究院常务副院长郭百宁非常同意此观点:“通过接口概念,图形学改变了整个计算的方式,现在仍然在继续改变整个计算体系,所以我们也要站在更大规模的基础上去思考。图形学发现的计算新内容就像哥伦布发现新大陆一样,因此站在这个高度来看,未来的交互可能不只是图形上的面对面,更应该是从心灵出发的。”

那么,计算机图形学领域有哪些最新趋势?微软亚洲研究院为大家整理了那次对话的部分精彩内容。


洪小文:今天我们讨论的主题是计算机图形学,大家都知道我是做语音研究的,我与图形学有过三次“亲密接触”,先跟大家分享一下。第一次邂逅是在我大学刚毕业,虽然我从来没有接触过计算机图形学,但是我却获得了学校计算机图形学助教的机会。对我来说,计算机图形学是个新鲜的事物,我没有修过全部的相关课程,但在计算机和教科书的帮助下,我还是能够胜任这份助教工作。

助教“生涯”之后,由于我转向了别的研究领域,所以就很少接触计算机图形学了。1994年,这个学科再次吸引了我的注意力。我一直认为图灵奖离我很遥远,但没想到我的博士导师 Raj Reddy 在94年获得了图灵奖。哦!原来图灵奖得主就在我身边。出于好奇,我查阅了过往历届的图灵奖获得者,发现我们卡耐基梅隆大学的校友、计算机图形学之父 Ivan Sutherland 也曾获得过图灵奖。

Sutherland 本人有很多出色的研究。他在60年代前后,编写了第一个交互式绘图系统 Sketchpad,也是今天便携电脑、平板电脑的雏形。后来,作为犹他大学教授的 Sutherland 与他的学生 Bob Sproull 又共同发明了 VR / AR 头戴式显示器。

除此之外,Sutherland 还撒下了图形学传承的种子。Sutherland 博士毕业之后,在哈佛大学待了几年,又转到犹他大学任教。他在犹他大学6年的时间里培养了许多学生,这些学生后来开枝散叶,为图形学的壮大做了不可磨灭的贡献,也让犹他大学成为了计算机图形学的“重镇”,创立了名符其实的“犹他帮”。

所谓“不可磨灭”的贡献,在于这些学生杰出的工作。例如 Alan Kay 发明了 Smalltalk 编程语言并获得了2003年图灵奖;Jim Clark 创建了一个图形界面浏览器 NetScape (网景),之后又创建了第一个图形工作站公司 Silicon Graphics Inc(SGI);Romney 制作了第一张 3D 图像;Gouraud 发明了 Gouraud 着色技术…….

其实,前年的图灵奖得主 Edwin E. Catmull 也曾在犹他大学学习,毕业之后他应纽约理工学院创始人的邀请主持计算机图形实验室,开创了另一支图形学领域的“山头”,这就是另一个故事了。

我第三次与计算机图形学产生深刻交集,便是在微软亚洲研究院了。郭百宁、童欣都是非常低调且资深的计算机图形学领域的研究人员,主导了相当多有前瞻性的研究,我从他们身上学到了很多图形学方面的知识。

言归正传,首先请两位分享一下,Patrick M. Hanrahan 和 Edwin E. Catmull 的贡献是什么?为什么他们会获得2019年图灵奖?

童欣:可能有些人会感到意外,计算机图形学研究的人获得了图灵奖,但这其实也是在情理之中的,因为计算机图形学早已被广泛应用于很多方面,以至于大家忽略了它的存在,在近几年随着 VR 和 AR 的热潮正在被更多人重新认识和了解。

我把人们的生活分为真实世界和想象世界,这两个世界对每个人其实同样重要。纵观整个计算科学应用,大部分领域都是在解决真实世界的问题,只有计算机图形学是通过计算机技术来充分实现人类的各种想象,并为此创造出了一系列全新的艺术表达形式,例如电影中的特效、计算机三维动画长片,和三维计算机游戏等等。让想象中的美好成为现实,也许这就是他们值得成为图灵奖获得者的一个原因吧。

郭百宁:前年图灵奖公布的时候,我发邮件向 Patrick 祝贺。Patrick 的回复很谦逊,他说图灵奖认可图形学对科技发展的贡献,并不是他一个人的功劳,而是所有人的汗水浇灌的果实。其实,图形学领域内都认为 Patrick 拿这个奖实至名归。

严格来说,Patrick 并不是计算机的科班出身,攻读博士期间他研究的也是生物物理相关的课题,虽然这个领域他做的还不错,但他知道,那始终不是他的“真爱”。当接触到计算机图形学后,Patrick 才找到了真正的兴趣所在。当时他与 Catmull 一起研究图形学相关的难题,试图用计算机图形学制作电影。最终,在前人的基础上,他们完成了 RenderMan 图形系统的开发,并在皮克斯推出的多部电影中发挥了关键作用,使得 3D 动画越来越逼真。最初的时候,周围的人都觉得他们疯了,今天来看,原来他们一直着眼于未来。

在我与 Patrick 的交流里,他的谦虚同样也体现在了他的代码之中。他给我分享过他写的代码,简单又不失优雅,就像一座美丽的建筑,他就是那个聪明、谦虚的建筑师。所以,当我祝贺他成为图灵奖得主的时候,他不出意料地将此归结为“集体的功劳”。

2006年前后,Patrick 曾经访问过微软亚洲研究院,他表示那次访问很有收获,打破了他过去对于中国人的刻板印象。在那次访问中,Patrick 给我们的研究员们做了一场演讲,分享了他的研究秘笈,并对他认为的最重要的论文进行了点评,到现在我还保留着那场报告的 PPT,其中的细节也记忆犹深。

Edwin E. Catmull 是“犹他帮”的一员,早期是一名研究员,创建了一种通过规范粗粒度多边形网格来表示光滑表面的新方法,被命名为 Catmull Clark,这也是现在动画和电影特效中常用的曲面片。Catmull 的技术在开发拟真图形学以及消除“锯齿状图形”方面发挥了重要作用。后来,Catmull 去了工业界,带领团队攻关将实拍序列和视觉效果结合在一起的方法,并将这些突破集成到了 Renderman 中,后来又成为了迪士尼杰出的领导人之一。

说到犹他帮,又不得不提 Evan&Sutherland 公司,它是计算机图形学之父 Sutherland 和 David Evans 在犹他大学期间创办的。虽然公司很棒,由两位大师创办,也为业界提供了许多顶尖的计算机图形学技术,不过在商业层面却没有很成功。所以,人总会面临一些失败,不可能在所有地方都成功,但也总会在某些地方有所成就。

洪小文:你们二位是因何开始计算机图形学研究的?又是如何与微软亚洲研究院结缘的?

郭百宁:我的博士导师 John Hopcroft 是一位非常有远见的人。在他看来,计算机科学研究的一些基本问题已经解决了,所以就建议我从应用层面切入,于是我选择了图形学。

毕业后我在美国工作,当时有个朋友在申请加入微软亚洲研究院,他希望我可以帮他向 Harry(沈向洋)举荐。让我没想到的是,当我联系 Harry 时,他说微软亚洲研究院对我也很感兴趣,希望我能加入。

熟悉 Harry 的人都知道,他总能带给人一种亲和感,他说的话总能让别人不由自主的相信。加上当时 Harry 在研究院里领导的图形研究组的工作非常出色,所以周围的朋友都对我说这是一个好的机会,劝我不要错过。

抱着进一步了解的心态,我又联系了 Harry,Harry 给了一个当时我无法拒绝的“大饼”,他说:“你在国外做研究,忙活这么多年才发表了一篇 SIGGRAPH 的论文,加入我们微软亚洲研究院,我们一起努力,每年都能在 SIGGRAPH 大会上发表一篇论文。 ”熟悉图形学的朋友都知道,图形学领域顶级会议 SIGGRAPH 的诱惑力有多么大。

就这样,我抱着每年发表一篇 SIGGRAPH 的“梦想”来到了微软亚洲研究院。

童欣:我上大学时个人电脑远不如今天这么强大,显卡是 VGA 分辨率还不是全彩色的。所以研究人员如果能有自己专用的计算机,特别是高配置的计算机来做图形是一件非常幸运并且自豪的事。当时浙江大学拥有 CAD 和图形学国家重点实验室,学生可以使用那里的专用图形工作站、大而漂亮的显示器进行科学研究和开发工作,更有一大批从事图形学研究的老师教学和指导研究,我就这样在本科阶段在浙江大学开始了计算机图形学的学习生涯。后来从清华博士毕业后,我直接加入了微软亚洲研究院,直至现在。

洪小文:SIGGRAPH 大会的影响力毋庸置疑,我所在的语音领域的大会,论文接收率差不多在50%左右,而 SIGGRAPH 每年只接收70-80篇论文,接收率低于10%,所以中了 SIGGRAPH 的论文可以称之为一个 milestone。在1996年 SIGGRAPH 大会接收的论文中,微软研究院的论文占了近20%,因此被称为“微软研究院计算机图形学的黄金时期”,而图形学是微软研究院在学术界建立影响力的重要学科之一。当时有众多图形学大师,包括 Jim Kajiya、Alvy Ray Smith(皮克斯动画工作室的创始人之一)、Jim Blinn、Tunner Whitted 等,曾在微软研究院进行研究工作。

在 SIGGRAPH 2005上,微软亚洲研究院有9篇论文入选,占了当届大会接收论文总数的大约10%。那么,作为亲身经历者的你们对 SIGGRAPH 有怎样的感受?

郭百宁:首先,我想强调的一个原则就是,自己所做的研究确实是自己所爱,如果不热爱,你也很难去做好。兴趣驱动非常关键,要时刻谨记这一点。

其实 SIGGRAPH 不仅仅对图形学领域有巨大的影响,同时,它也影响了很多其他领域的学者。比如,计算机视觉领域的著名学者贾佳亚曾经在微软亚洲研究院做了一年半的访问学者。后来有人问起他人生中最重要的时刻是什么时候,他的回答是,在微软亚洲研究院做 SIGGRAPH 的时候,因为在研究院的这段经历帮助他学会了如何做高质量的学术研究。

于我而言,SIGGRAPH 可以算是“恶梦”级别的计算机图形学顶会了,因为进入它的门槛很高。其他会议的论文审稿人大概只需要2-3位,但 SIGGRAPH 则有5位,而且每位审稿人都会进行非常细致的、长达几页的 review,就好像把论文掰开揉碎了,逐段“攻击”查找漏洞,语言也相当犀利。如此严格的审稿在其他大会中十分少见,但其实这非常有利于研究者个人的提升。

以自己为例,我曾经发表过一篇单一作者的论文,在1997年第一次提交 SIGGRAPH 的时候,我知道论文中存在一个漏洞,但是我把论文写得非常漂亮,巧妙地绕开了漏洞,结果受到了审稿人及同行们猛烈的批评。第二年我以“要练神功,挥刀自宫”的决心,直击上一年论文中的漏洞,追根溯源,最终攻克了那个难题,也受到了大会的认可。在那之后,我都会多次检查要发表的论文,并形成了自己的检查方式。

当然在来到微软亚洲研究院之后,我再也不会独自面对这类问题了,因为在研究过程中,我的团队,比如童欣会毫不留情地对发现的问题提出质疑。事实上,刚来微软亚洲研究院时,我的第一个项目就是与童欣一起合作的,我准备的项目文件因为细节问题受到了童欣的“深揭猛批“,作为童欣的领导,这件事我一直记忆犹新。

回头来看,在我们的研究领域,有些人曾因为审稿人严厉的批评而受到了“心理创伤”,对待别人的反馈很消极,但如果你可以把反馈看作是一个礼物,消极就会变成积极。经历过这些洗礼之后,对于任何“谷底”你都将不再惧怕,更不会轻言放弃。不断地提升自己、证明自己,就成为了人生的一项基本功。

童欣:顶会论文的要求都非常高,而且在这一过程中的每一个环节,从论文的初始想法,到写作、结果、配图、视频,到最后的论文报告,我们必须不断打磨反思,超越自己的极限,才能达到更好的水平。当你为自己的论文研究感到小幸运时,其实一定有更好的论文在那里,SIGGRAPH 就是一个让你眼界大开,知道人外有人、天外有天的地方。在微软亚洲研究院的第一年,我拼尽全力,准备了一份自认为还不错的演讲PPT,但到了会场和别人做的对比之后,我却发现它真的是太粗糙了。不过第二年,第三年,我找到了使之变得更好,同时提升自己的方法。我想,在这一过程中,自我反省、追求极致非常必要。

微软亚洲研究院有一个特点我非常喜欢——在这里所有人在工作中都是平等的,都可以相互批评指正、交流探讨,无论是正式员工,还是实习生,无所谓普通员工还是老板,特别是在讨论技术和研究课题时。当你抛出一个新想法,每个人都可以各抒己见,直言自己的想法,没有好坏,只有真诚。

洪小文:没错,学术辩论本身就是为了寻找真理,并且更全面、辩证地看待一个问题。在计算图形学的黄金时期,微软亚洲研究院进行了一些充满雄心壮志的研究项目,例如 Project Trioxide,如今回首,你们有什么感悟?

童欣:Trioxide 项目的初衷是希望 Xbox 游戏与 PC 硬件平台上的游戏可以相互在对方的平台上兼容运行,当时没有任何游戏机厂商可以通过软件做到这一点,包括比尔·盖茨在内的微软高层希望微软可以在这个领域探索并引领技术方向,于是我们和微软雷德蒙研究院的研究人员一起开始了项目,微软雷德蒙研究院的人员负责 CPU 部分,陈刚和我带领微软亚洲研究院的队伍开始 GPU 部分。我们一个五六个人的团队,完全是从头开始学习,坚持了大概两到三年的时间,最终做出了一个可以实时运行大型游戏的验证系统。很不幸的是,当时由于商业的考量,这个项目中断了,但我们从技术角度已经开疆扩土,解决了关键性的问题。事实证明一切努力没有白费,后来在面临市场竞争激烈的情况下,曾经被存储起来的那些代码又发挥了巨大作用,微软的开发人员仅在6个月内就开发出了新的、获得用户认可的平台设备,并实现了上一代 Xbox 游戏在新一代平台上的相互兼容。连当时的行业领军者都感叹,如此短的时间不可能完成这个项目,微软到底是如何做到的。

从这个项目里,我学到的就是不要用一时的挫折或成果去衡量一个研究或者你的努力,你永远也不知道将来会发生什么,过去的挫折很有可能是未来成功的重要因素。另外,我的一个最大的感受是在决定做一个事情后,一定要全力以赴,无论你的研发结果如何,你个人一定会在这个过程中学习很多,得到成长。

郭百宁:当竞争对手都表示这是一项不可能完成的任务时,那它可能真的就是个创举了。不同的时间、不同的角度看事物本来就会有不同的看法,如果将一项研究放到历史的长河中去看,就更是如此,Trioxide 就是最好的例子。

洪小文:如何看待计算图形学是一种伪物理的说法?

童欣:虽然计算机图形学中的画面是假的,但其中的数学和计算是真的,也是对物理世界一个精心裁剪过的近似模拟。更重要的是,图形学的一个重要的应用是艺术创作。我们知道,艺术家的想象可以与真实世界完全不同,这样我们可以让 3D 图形超脱物理形态,达到更美的境界。这些都是源于现实、高于现实的实现。

郭百宁:如果一定要说假的,那我们是“shallow fake”,不是“deep fake”。图形学有一个重要的应用场景就是仿真实验,仿真实验不仅可以大大提高相关研究的可视性和可重复性,还可以有助于突破重点和难点,提高相关研究的效率。这里有个有趣的背景:不少计算机图形学的早期科研人员都曾经在物理仿真领域做过真实的模拟实验,尤其是在美苏冷战期间。冷战结束后,不少人就转行到了娱乐行业,并在虚拟世界中应用他们的技术。3D 世界,虽然看起来是伪物理,但仍然是基于现实世界去创造的。

洪小文:在你们看来,计算机图形学的发展前景如何?

童欣:虽然我自己在图形学这个领域已经工作了超过25年了,但是仍然觉得非常有意思。图形学刚刚度过它的婴儿期,随着越来越多机器学习技术的使用、最新图形硬件的应用,还有云服务的出现,计算机图形学还在不断地扩展自己的内涵和外延,并将创造更多机会,它还有很长的探索之路。所以我对图形学的发展和未来充满了信心,并为之激动!

郭百宁:GUI(Graphical User Interface,图形用户界面)的出现改变了整个计算历程,在此之前没人认为图形学会出现在操作系统中。它走进了每个人的生活,并且改变了人们的生活。通过接口概念,图形学改变了整个计算的方式,现在仍然在继续改变整个计算体系,所以我们也要站在更大规模的基础上去思考。图形学发现的计算新内容就像哥伦布发现新大陆一样,因此站在这个高度来看,未来的交互可能不只是图形上的面对面,更应该是从心灵出发的。


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