在元宇宙里看時(shí)裝秀，會(huì)是什么趕腳？
各種布料摩擦細(xì)節(jié)，不光看得一清二楚，而且就跟真的一樣。
裙擺隨著模特的走動(dòng)飛舞起來(lái)~ 光是看看，就能知道這件衣服是不是輕盈。這是圖形學(xué)大牛王華民團(tuán)隊(duì)的最新成果，提出了一個(gè)基于 GPU 的預(yù)處理器 MAS，一張 GPU 完成實(shí)時(shí)布料碰撞特效。
比如這件羊毛大衣，就能以每秒 37 幀的速度實(shí)時(shí)模擬出來(lái)，仿真精度可達(dá) 5mm。
而且也不光是衣服，連毛毛球、軟皮玩具也能實(shí)現(xiàn)逼真的碰撞特效。
其論文收錄于 SIGGRAPH 2022。作為全球規(guī)模最大、水平最高的圖形學(xué)會(huì)議，SIGGRAPH 每年接收的論文都代表著當(dāng)年 CG 最高水平。
來(lái)康康這是一項(xiàng)什么樣的研究？一張 GPU 實(shí)時(shí)模擬碰撞特效
要構(gòu)建真正意義上的元宇宙，首先需要的是一個(gè)強(qiáng)大的實(shí)時(shí)物理仿真模擬引擎。而當(dāng)前常見(jiàn)的物理引擎在效果或效率上還遠(yuǎn)達(dá)不到理想的狀態(tài)。服裝模擬是所有模擬問(wèn)題的制高點(diǎn)。因?yàn)榉b的材質(zhì)、碰撞都是最復(fù)雜的，解決好服裝模擬，就等于解決了大部分實(shí)時(shí)物理模擬問(wèn)題，為未來(lái)元宇宙開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。
從技術(shù)上劃分，實(shí)時(shí)物理模擬分為流體和形變體模擬兩大類(lèi)。相較于流體，形變體的應(yīng)用范圍更加廣泛，比如彈性體模擬、布料模擬、頭發(fā)模擬等，其產(chǎn)業(yè)端的價(jià)值也更加清晰，比如在服裝、工業(yè)上的應(yīng)用。
但當(dāng)前困擾科學(xué)家的一道挑戰(zhàn)，是完成更高質(zhì)量的實(shí)時(shí)仿真。任何形變體的模擬，最后都?xì)w于一個(gè)線性求解問(wèn)題，個(gè)中區(qū)別無(wú)非就是矩陣內(nèi)部數(shù)值、稀疏程度還有矩陣大小的不同。因此，如何快速求解也就成為其中一個(gè)重要的突破口。
基于這樣的背景，王華民團(tuán)隊(duì)提出了基于 GPU 的 MAS 預(yù)處理器 （Multilevel Additive Schwarz Preconditioner）。
顧名思義，這一預(yù)處理器采用了多層和域（domain）分解的概念。以往的算法主要依賴(lài)在一層網(wǎng)格上處理，這樣域越少越好，不然誤差大。但此次研究人員則是構(gòu)建多個(gè)網(wǎng)格層，這樣使用小的、不重疊的域，可以發(fā)揮 GPU 并行計(jì)算能力。
具體而言，MAS 預(yù)處理程序可以分成三個(gè)階段。
第一階段，利用 Morton 代碼快速分層分域。
研究人員提出了一種超節(jié)點(diǎn)分割方法和跳過(guò)方法，用于空間的初步構(gòu)建。
第二階段，通過(guò)單向 Gauss-Jordan 消除的低成本矩陣預(yù)計(jì)算，在每個(gè)域進(jìn)行快速的 inverse 求解。此外，研究人員還開(kāi)發(fā)了一個(gè)選擇性更新方案，以解決輕微的矩陣修改。
第三階段，運(yùn)行時(shí)預(yù)處理，從而對(duì)矩陣向量快速求解。為了降低計(jì)算成本，研究人員發(fā)明了一種對(duì)稱(chēng)矩陣-向量乘法。
實(shí)驗(yàn)表明，MAS 預(yù)處理器與許多線性和非線性求解器兼容，這些求解器用于帶有動(dòng)態(tài)接觸的形變體模擬，如 PCG、加速梯度下降和 L-BFGS。
以最常見(jiàn)的 PCG 求解器為例，在兩者一起使用時(shí)，在 GPU 上的收斂速率仍然明顯優(yōu)于其他預(yù)處理程序，包括 GPU 上的多網(wǎng)格 AmgX。
在達(dá)到相同的收斂目標(biāo)時(shí)，MAS 預(yù)處理器的收斂速度要比其他預(yù)處理器快約四倍。與此同時(shí)，MAS 預(yù)處理器在 CPU 上也是有效的，其性能也優(yōu)于其他預(yù)處理程序，比如英特爾的 ILU0 和 ILUT。
除此之外還發(fā)現(xiàn)，MAS 預(yù)處理器的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)很低。
并行計(jì)算時(shí)僅為 0.118 秒，相比之下 ILU0、ichol 和 ILUT 的成本為 2.50 秒、33.8 秒和 154 秒。
研究人員表示，此次為 5 萬(wàn)個(gè)定點(diǎn)到 50 萬(wàn)個(gè)頂點(diǎn)區(qū)間規(guī)模的布料和形變體仿真推向了一個(gè)更高水平。未來(lái)還將繼續(xù)研究基于 GPU 域分解（GPU-based domain decomposition）的技術(shù)，因?yàn)檫@類(lèi)算法有很多可以挖掘的空間。
Style3D 出品
本次研究團(tuán)隊(duì)來(lái)自 Style3D 研究院王華民所帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)。
王華民，俄亥俄州立大學(xué)前副教授，佐治亞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士，公認(rèn)的世界級(jí)圖形學(xué)科學(xué)家。
曾以唯一作者身份完成四篇 SIGGRAPH 論文，6 屆 SIGGRAPH / SIGGRAPH Asia 技術(shù)論文委員會(huì)委員，其學(xué)生遍布知名大廠，因?yàn)榫劢共剂戏抡妫瑯I(yè)內(nèi)流傳著這樣一句話：
如果你研究布料仿真，就不可能沒(méi)讀過(guò)王華民教授的論文。
去年 8 月，他正式加盟國(guó)內(nèi)時(shí)尚產(chǎn)業(yè)鏈 3D 數(shù)字化公司任職首席科學(xué)家兼凌迪研究院院長(zhǎng)。結(jié)果不到一年時(shí)間，就率隊(duì)帶來(lái)了最新產(chǎn)學(xué)研成果，將實(shí)時(shí)仿真技術(shù)又提升到了新水平。
其核心產(chǎn)品，一個(gè)是率先打破國(guó)外技術(shù)壟斷的 3D 柔性體仿真工業(yè)軟件 Style3D Studio，其二是全球創(chuàng)新的面料數(shù)字化設(shè)計(jì)軟件 Style3D Fabric，另有研發(fā)全流程協(xié)同平臺(tái) Style3D Cloud，以及開(kāi)創(chuàng)性的數(shù)字時(shí)尚內(nèi)容資源商城 Style3D Market。
研發(fā)過(guò)程中從面輔料選擇、款式設(shè)計(jì)、渲染仿真、協(xié)同與展銷(xiāo)等全流程，都可以進(jìn)行數(shù)字化呈現(xiàn)以及協(xié)同合作，以此來(lái)提升研發(fā)效率。
此外，凌迪 Style3D 還依據(jù)工廠生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)生成生產(chǎn)資料清單，串起整個(gè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，進(jìn)一步推動(dòng)整個(gè)行業(yè)鏈路的數(shù)字化。
據(jù)透露，今年 6 月底凌迪 Style3D 將有面向元宇宙開(kāi)發(fā)者的神秘產(chǎn)品發(fā)布。目前，它的客戶(hù)涉及到海內(nèi)外品牌方、ODM（原始設(shè)計(jì)制造）商、面輔料商以及泛電商等。
值得一提的是，就在 SIGGRAPH 收錄結(jié)果出爐同一時(shí)間，凌迪 Style3D 官宣了與牛仔技術(shù)公司 Jeanologia 的合作。全球每年生產(chǎn) 35% 的牛仔褲，都采用了這家公司的環(huán)保技術(shù)。兩者合作下，牛仔設(shè)計(jì)師也能夠直接在 Style3D 一鍵調(diào)用牛仔褲紋樣及水洗效果圖案等，無(wú)需制作牛仔褲實(shí)樣，即可呈現(xiàn)牛仔褲水洗等多種工藝的設(shè)計(jì)效果。
而且這樣高仿真的數(shù)字牛仔褲，還可以直接拿去營(yíng)銷(xiāo)展示和售賣(mài)。
事實(shí)上，除了推動(dòng)整個(gè)服裝產(chǎn)業(yè)鏈效率外，還有更現(xiàn)實(shí)的全球性問(wèn)題能得到緩解，即現(xiàn)在熱議的碳中和、碳排放。
當(dāng)前，紡織服裝已經(jīng)成為全球第二大污染產(chǎn)業(yè)，全球每年約有 1280 萬(wàn)噸服裝被填埋焚燒，制作服裝所排放的廢水占全球總量的 20%，并承擔(dān)著全球 10% 碳排放。甚至于，還有 15% 紡織產(chǎn)品會(huì)遭遇不被使用，直接走向燒毀的命運(yùn)，從而造成二次污染。
而一旦將整個(gè)產(chǎn)業(yè)從研發(fā)、生產(chǎn)到最后的商品展銷(xiāo)等全流程搬上數(shù)字平臺(tái)，污染問(wèn)題就能得到有效解決，可持續(xù)時(shí)尚才真正有落實(shí)的方向。
圖形學(xué)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展
最后，回到這篇被收錄 SIGGRAPH 的研究成果本身。可以看到的是，它不像是英偉達(dá)、谷歌每年傳統(tǒng)藝能 —— 各種炫酷逼真的特效技術(shù)，以彰顯企業(yè)的前沿技術(shù)實(shí)力。而是從更垂直的產(chǎn)業(yè)角度出發(fā)，技術(shù)迭代不太容易被人感知，但切實(shí)地解決了產(chǎn)業(yè)問(wèn)題。
一方面，這說(shuō)明圖形學(xué)技術(shù)已經(jīng)來(lái)到了產(chǎn)業(yè)端創(chuàng)造價(jià)值。
圖形學(xué)最有可能、也是最大限度落地的領(lǐng)域，不是熱議的電影、游戲，而是像服裝、工業(yè)這等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。
另一方面還說(shuō)明中國(guó)在圖形學(xué)上技術(shù)水平并不弱，會(huì)像 AI 一樣從前沿到產(chǎn)業(yè)加速前進(jìn)。從此次 SIGGRAPH 論文收錄結(jié)果可以看到，中國(guó)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)占據(jù)名單的一大半，其中不乏高校以及企業(yè)代表。
隨著圖形學(xué)產(chǎn)業(yè)價(jià)值更加顯性，更多世界級(jí)大牛參與進(jìn)來(lái)。企業(yè)也將通過(guò)設(shè)立研究院、啟動(dòng)獎(jiǎng)學(xué)金等方式吸引更多高校人才加入。
以凌迪 Style3D 為例，去年就啟動(dòng)了凌迪圖形學(xué)獎(jiǎng)學(xué)金計(jì)劃，每位獲獎(jiǎng)?wù)邔@得 3 萬(wàn)人民幣的現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì)，第一期就有清華、浙大、中科大、南開(kāi)、山大等 10 名碩博士獲得。
如此一來(lái)，產(chǎn)學(xué)研閉環(huán)一形成，更有利于圖形學(xué)產(chǎn)業(yè)化的長(zhǎng)期發(fā)展。
如今爆火的元宇宙，最終擠掉泡沫。像當(dāng)初的 AI 一樣，只有將底層技術(shù)與產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，發(fā)揮更長(zhǎng)遠(yuǎn)的價(jià)值。
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