Создание компьютерной графики для киноиндустрии – очень сложный процесс, требующий много аппаратных ресурсов, времени и человеческих сил. Интеллектуальных, разумеется, как писал товарищ Ленин. Сегодня мы расскажем вам о компании Bit Theory Inc. и ее создателе Аллене Болдене, который вместе с командой не просто делает красивые картинки, а фактически разрабатывает самый настоящий искусственный интеллект!
Креативный искусственный интеллект
Главный козырь BTI – программное ядро Athena, с которым Болден… общается. Например, он хочет увидеть сцену с зеленым самолетом, который летит над облаками, и пишет в специальном поле «a green jet flies above the clouds». В ответ тут же появляется готовая визуализация сцены, полностью пригодная к дальнейшей доработке силами художников компьютерной графики. Но самое крутое во всем этом то, что Athena учится в процессе решения каждой задачи, а затем использует накопленный «опыт» в следующих проектах.
Во многих отношениях Athena похожа на Watson, систему искусственного интеллекта, разработанную компанией IBM. В 2011 году она произвела настоящий фурор в телевизионной викторине Jeopardy!, аналогом которого в России является «Своя игра». Вопросы викторины Watson сравнивал с 15-терабайтной базой знаний из самых разных областей. В итоге суперкомпьютер победил двух чемпионов шоу: они получили по 200 и 300 тысяч долларов, а Watson сорвал джек-пот – целый миллион.
Создатель Athena считает, что алгоритм действий Watson можно сравнить с тем, как работает рациональное левое полушарие головного мозга. Действия же Athena больше тяготеют к другому, творческому полушарию. Программа понимает, что ей пишут, но отвечает не словами, а визуализациями.
Кстати, изначально Болден вовсе не собирался создавать искусственный интеллект. Его карьера началась в компании Marvel Comics, куда он пришел стажером и внезапно понял, что ему очень нравится программировать. Для изучения этого дела он временно оставил работу и поступил в университет Беркли. Закончив учебу Аллен получил серьезные знания в области искусственного интеллекта и сетевой инфраструктуры и вернулся обратно в Marvel. Там его уже ждали коллеги, которые к этому времени всецело погрузились в кинобизнес: «Эй, чувак, ты же рубишь в компах, да?».
Болдена попросили помочь в решении проблемы, которая возникла в ходе реализации одного из важных проектов. Дедлайн оказался жестким – необходимо было разобраться со всем за 5 дней. Тут-то наработки в области ИИ и пригодились. «Я просто думал, что мои знания сделают некоторые вычисления быстрее, но в конечном счете получилось нечто гораздо большее», – говорит Аллен.
Итак, Athena превращает естественный язык в качественную заготовку для будущего визуального продукта. Главную цель своей разработки Болден видит в том, чтобы сделать работу художников компьютерной графики более творческой, а всю рутинную часть вроде кода и настроек для создания анимации переложить на виртуальные плечи Athena.
Кстати, когда Болден пишет программе что-то, что она понять не может, то Athena выставляет в этом месте серию вопросительных знаков. Дальше у Аллена два варианта – сделать более подробное описание или же дать ссылку на нужный визуальный объект, уже созданный вручную. После того, как Athena завершает свою работу, художники берут ее результаты за основу для работы в Maya и 3ds MAX. Пока они доводят графику до идеала, Athena как бы «наблюдает» за тем, что делают специалисты, сохраняя все действия в своей постоянно растущей базе данных, чтобы использовать «знание» в будущем.
Алгоритм действий у графиков такой: сначала художники вырезают фрагменты с актерами, эффектами и другими движущимися объектами из каждого кадра, затем заполняют кадр визуализацией окружения и потом полностью воссоздают всю сцену в 3D.
Необходимая производительность
Когда Болден создал Athena, то система использовала для работы мощности кластера из 70 компьютеров, а заодно любые другие вспомогательные вычислительные машины, которые Аллену удавалось добыть. Сегодня Athena работает с кластером из 30 Lenovo ThinkStation D20: в основном они оснащены двумя четырехъядерными процессорами Intel.
Два года назад Болден управлял коллективом из 45 художников компьютерной графики. Сегодня на фирму работают 150 графиков в США плюс внешние сотрудники из Тайваня, Гонконга и Сеула. В дополнение к рабочим станциям Lenovo, на которых хранится вся база знаний Athena, команда BTI использует ThinkStation D20, C20 и S20.
По оценке Болдена, BTI визаулизирует около 10 000 кадров в неделю. Учитывая то, что в одной секунде 24 кадра, то на выходе получаются около 7 минут готового видео. Разумеется, для работы с таким «тяжелым» материалом команде требуется много памяти. В настоящий момент используется массив из жестких дисков с общим объемом 17 ТБ в конфигурации RAID1. Разумеется, речь идет не про всю базу данных BTI, а именно про операционное хранилище на котором непосредственно выполняются все работы.
Болден сравнил скорость разных компьютеров, которые он использовал. Например, фрагмент из фильма «Трансформеры: Темная сторона Луны» длиной в 196 кадров система с шестиядерным процессором и 8 ГБ оперативной памяти обрабатывала 96 минут. А Lenovo ThinkStation D20 с двумя четырехъядерными Xeon и 12 ГБ оперативки справилась с той же задачей всего за 25 минут.
В другом тесте Болдена требовалось визуализировать 21 объект, покрытый нарисованными художниками компьютерной графики в Autodesk Maya волосами. Отдельных волосков было более 140 000! Lenovo Think Station S20 справлялась с каждым кадром примерно за 5 минут, а другие имевшиеся в распоряжении Болдена вычислительные машины такую задачу попросту не потянули.
А ведущий специалист BTI по преобразованию 2D-графики в 3D говорит, что раньше его основная программа (NUKE от The Foundry) постоянно «падала» при решении сложных задач, чуть ли не по паре раз на дню. После того, как в компании появились Lenovo ThinkStation D20, ничего такого не происходит вообще.
Планы BTI
Аллен Болден, конечно, продолжает день за днем совершенствовать Athena. Его цель – постоянное повышение эффективности рабочих процессов, он хочет сделать производство компьютерной графики быстрее и дешевле без потери качества. Но пока еще система все-таки находится на ранней стадии развития, поэтому в BTI запустили 18-месячный R&D проект. Создатель Athena считает, что производительность сильно вырастет, если запустить программное ядро на 40 рабочих станциях Lenovo одновременно. В этом кроется осязаемый коммерческий потенциал использования Athena и во внешних проектах, а не только внутри BTI.
Креативный искусственный интеллект
Главный козырь BTI – программное ядро Athena, с которым Болден… общается. Например, он хочет увидеть сцену с зеленым самолетом, который летит над облаками, и пишет в специальном поле «a green jet flies above the clouds». В ответ тут же появляется готовая визуализация сцены, полностью пригодная к дальнейшей доработке силами художников компьютерной графики. Но самое крутое во всем этом то, что Athena учится в процессе решения каждой задачи, а затем использует накопленный «опыт» в следующих проектах.
Во многих отношениях Athena похожа на Watson, систему искусственного интеллекта, разработанную компанией IBM. В 2011 году она произвела настоящий фурор в телевизионной викторине Jeopardy!, аналогом которого в России является «Своя игра». Вопросы викторины Watson сравнивал с 15-терабайтной базой знаний из самых разных областей. В итоге суперкомпьютер победил двух чемпионов шоу: они получили по 200 и 300 тысяч долларов, а Watson сорвал джек-пот – целый миллион.
Создатель Athena считает, что алгоритм действий Watson можно сравнить с тем, как работает рациональное левое полушарие головного мозга. Действия же Athena больше тяготеют к другому, творческому полушарию. Программа понимает, что ей пишут, но отвечает не словами, а визуализациями.
Кстати, изначально Болден вовсе не собирался создавать искусственный интеллект. Его карьера началась в компании Marvel Comics, куда он пришел стажером и внезапно понял, что ему очень нравится программировать. Для изучения этого дела он временно оставил работу и поступил в университет Беркли. Закончив учебу Аллен получил серьезные знания в области искусственного интеллекта и сетевой инфраструктуры и вернулся обратно в Marvel. Там его уже ждали коллеги, которые к этому времени всецело погрузились в кинобизнес: «Эй, чувак, ты же рубишь в компах, да?».
Болдена попросили помочь в решении проблемы, которая возникла в ходе реализации одного из важных проектов. Дедлайн оказался жестким – необходимо было разобраться со всем за 5 дней. Тут-то наработки в области ИИ и пригодились. «Я просто думал, что мои знания сделают некоторые вычисления быстрее, но в конечном счете получилось нечто гораздо большее», – говорит Аллен.
Итак, Athena превращает естественный язык в качественную заготовку для будущего визуального продукта. Главную цель своей разработки Болден видит в том, чтобы сделать работу художников компьютерной графики более творческой, а всю рутинную часть вроде кода и настроек для создания анимации переложить на виртуальные плечи Athena.
Кстати, когда Болден пишет программе что-то, что она понять не может, то Athena выставляет в этом месте серию вопросительных знаков. Дальше у Аллена два варианта – сделать более подробное описание или же дать ссылку на нужный визуальный объект, уже созданный вручную. После того, как Athena завершает свою работу, художники берут ее результаты за основу для работы в Maya и 3ds MAX. Пока они доводят графику до идеала, Athena как бы «наблюдает» за тем, что делают специалисты, сохраняя все действия в своей постоянно растущей базе данных, чтобы использовать «знание» в будущем.
Алгоритм действий у графиков такой: сначала художники вырезают фрагменты с актерами, эффектами и другими движущимися объектами из каждого кадра, затем заполняют кадр визуализацией окружения и потом полностью воссоздают всю сцену в 3D.
Необходимая производительность
Когда Болден создал Athena, то система использовала для работы мощности кластера из 70 компьютеров, а заодно любые другие вспомогательные вычислительные машины, которые Аллену удавалось добыть. Сегодня Athena работает с кластером из 30 Lenovo ThinkStation D20: в основном они оснащены двумя четырехъядерными процессорами Intel.
Два года назад Болден управлял коллективом из 45 художников компьютерной графики. Сегодня на фирму работают 150 графиков в США плюс внешние сотрудники из Тайваня, Гонконга и Сеула. В дополнение к рабочим станциям Lenovo, на которых хранится вся база знаний Athena, команда BTI использует ThinkStation D20, C20 и S20.
По оценке Болдена, BTI визаулизирует около 10 000 кадров в неделю. Учитывая то, что в одной секунде 24 кадра, то на выходе получаются около 7 минут готового видео. Разумеется, для работы с таким «тяжелым» материалом команде требуется много памяти. В настоящий момент используется массив из жестких дисков с общим объемом 17 ТБ в конфигурации RAID1. Разумеется, речь идет не про всю базу данных BTI, а именно про операционное хранилище на котором непосредственно выполняются все работы.
Болден сравнил скорость разных компьютеров, которые он использовал. Например, фрагмент из фильма «Трансформеры: Темная сторона Луны» длиной в 196 кадров система с шестиядерным процессором и 8 ГБ оперативной памяти обрабатывала 96 минут. А Lenovo ThinkStation D20 с двумя четырехъядерными Xeon и 12 ГБ оперативки справилась с той же задачей всего за 25 минут.
В другом тесте Болдена требовалось визуализировать 21 объект, покрытый нарисованными художниками компьютерной графики в Autodesk Maya волосами. Отдельных волосков было более 140 000! Lenovo Think Station S20 справлялась с каждым кадром примерно за 5 минут, а другие имевшиеся в распоряжении Болдена вычислительные машины такую задачу попросту не потянули.
А ведущий специалист BTI по преобразованию 2D-графики в 3D говорит, что раньше его основная программа (NUKE от The Foundry) постоянно «падала» при решении сложных задач, чуть ли не по паре раз на дню. После того, как в компании появились Lenovo ThinkStation D20, ничего такого не происходит вообще.
Планы BTI
Аллен Болден, конечно, продолжает день за днем совершенствовать Athena. Его цель – постоянное повышение эффективности рабочих процессов, он хочет сделать производство компьютерной графики быстрее и дешевле без потери качества. Но пока еще система все-таки находится на ранней стадии развития, поэтому в BTI запустили 18-месячный R&D проект. Создатель Athena считает, что производительность сильно вырастет, если запустить программное ядро на 40 рабочих станциях Lenovo одновременно. В этом кроется осязаемый коммерческий потенциал использования Athena и во внешних проектах, а не только внутри BTI.