Описание проекта
Redshift render
1. Описание проекта 1.1 Концепция 1.2 Цели исследования 1.3 Связь с ВКР 1.4 Железо и версии программ 1.5 Информация о рендер движках 1.6 Свет и материалы 1.7 Библиография
2. Портретная сцена 2.1 Karma XPU 2.2 Redshift
3. Натюрморт 3.1 Karma XPU 3.2 Redshift
Концепция
Предметом анализа в данной работе становятся два современных рендер-движка, применяемых в среде Houdini/Solaris, — Karma XPU и Redshift. Оба они широко используются как в учебных, так и в продакшн-пайплайнах, однако на уровне практики нередко воспринимаются скорее как набор «пресетов» и эмпирических настроек, чем как осознанный инструмент с понятными сильными и слабыми сторонами. На фоне роста требований к качеству изображения и сокращения производственных сроков вопрос выбора рендера перестаёт быть сугубо вкусовым: качество кадра сегодня определяется не только выразительностью света и материалов, но и предсказуемостью результата в секвенции, стойкостью к шуму, корректной работой дисперсии и каустик, управляемостью денойзинга и разумной стоимостью секунды экранного времени. Соответственно, задача исследования — получить сопоставимую картину по скорости, качеству и устойчивости рендера, а также проверить пригодность выходных слоёв для типового композитинга без дополнительных «костылей» и нестандартных обходных решений.
Работа разделена на две самостоятельные главы, каждая из которых посвящена отдельной тестовой сцене. Первая глава анализирует крупный портрет головы персонажа — сцену, чувствительную к качеству кожи, глаз и волос, а также к корректности подсчёта подповерхностного рассеяния (SSS), микробликов и поведения материалов в областях, критичных для реализма. Эта часть исследования позволяет выявить различия движков в одной из самых требовательных задач — рендере человеческого лица, где сочетаются тонкие световые эффекты, объём, прозрачность и структуры различного масштаба.
Вторая глава посвящена натюрморту с алмазом, стеклом, металлом и зеркалом. Такой набор объектов создаёт разнообразную физику света: отражения, преломления, каустики, дисперсию, анизотропию. Отдельный акцент делается на способности движков генерировать стабильные и управляемые спектральные каустики от алмаза: сравнивается поведение классического path tracing в Karma и фотонного решения каустик в Redshift, а также то, как настройки интенсивности, плотности фотонов и радиусов фильтрации влияют на форму и читаемость световых пятен. Натюрморт таким образом позволяет оценить не только устойчивость движков в сложных трассировочных условиях, но и их пригодность для задач, где ключевую художественную нагрузку несут именно каустические и дисперсионные эффекты.
Источниковая база состоит их официальной документации к рендер-движкам. Эти сведения служат ориентиром, однако выводы формируются на основе собственных тестов, выполненных при максимально одинаковых исходных установках.
Ожидаемый результат — набор практических решений, пригодных для учебного пайплайна: пресеты рендера под портретную и «материальную» сцену, чек-лист безопасных уровней сэмплинга и денойза без артефактов и исследование по настроек каустик (интенсивность, количество фотонов, радиусы сглаживания).
Цели исследования:
Сравнить производительность и качество рендера на двух репрезентативных сценах — портрет головы и материально сложный натюрморт — при равных условиях освещения, камеры и цветоуправления.
Определить безопасные пороги сэмплинга и денойза, при которых не возникает артефактов в секвенциях.
Сформировать практические пресеты рендера для обеих сцен — портретной и материальной — а также шаблон композиции в Nuke, обеспечивающий предсказуемую и стабильную сборку кадров.
Выявить оптимальный рендер-движок для задач дипломного проекта, исходя из баланса качества, стабильности, скорости и ресурсозатрат.
Связь с ВКР
Через данное исследование будет выявлено какой из рендер движков является оптимальным решением для рендера в дипломной работе. На основе сопоставимых тестов будут сформулированы рекомендации по движку и набору настроек, обеспечивающих сбалансированное сочетание художественного качества, стабильности секвенций, производительности и себестоимости кадра. Особое внимание уделяется задачам, критичным для образа балерины: естественная передача кожи и тканей, пластика движения, работа сценического света и дымки, корректные блики на волосах, тонкие фактуры и отсутствие фликера при денойзе. Итогом станет обоснованный выбор рендер-стека, а также практические пресеты и шаблон композитинга для включения в дипломный пайплайн.
Redshift render
Железо и версии программ
Тесты выполнялись на системе с процессором AMD Ryzen 9 7900X, 96 ГБ оперативной памяти и видеокартой NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER (16 ГБ VRAM).
Для рендера использовались версии Houdini: Redshift — в Houdini 20.0, Karma XPU и Arnold — в Houdini 20.5.
Информация о рендер движках
Karma XPU — гибридный рендерер SideFX, появившийся относительно недавно вместе с Solaris/USD-стеком (начиная с Houdini 19, 2021 год). Он использует одновременно CPU и GPU и реализует физически корректный path tracing: лучи эмитируются от камеры, многократно переотражаются и усредняются по методу Монте-Карло. Karma изначально спроектирована под современный USD/MaterialX-пайплайн и тесно интегрирована в Houdini, поэтому хорошо подходит для сборки сложных сцен и шотов в одном пакете. Движок активно оптимизирует трассировку (Russian Roulette, адаптивный сэмплинг, оптимизированные BSDF, уменьшение стоимости непрямых путей), что позволяет рендерить быстрее классических CPU-решений при сопоставимом качестве. Однако, из-за относительно молодого возраста и отсутствия специализированных решений для каустик Karma XPU может давать больше шума и менее выразительные результаты в сложных зонах — SSS, глянцевые отражения, дисперсия и каустики — пока количество сэмплов не достигнет достаточно высокого уровня.
Redshift — коммерческий GPU-ориентированный рендерер, развивающийся с начала 2010-х годов и изначально создававшийся как высокопроизводительная альтернатива классическим CPU-path tracers (Arnold, V-Ray и др.). В отличие от более «чистого» path tracing-подхода Karma, Redshift использует другую архитектуру: ограниченные глубины bounce’ов, агрессивный clamping, собственные caustic-решения, ускоренные модели SSS и объёмов, а также развитый адаптивный сэмплинг. За счёт этого при тех же настройках шума Redshift, как правило, рендерит кадр быстрее, особенно на сценах с большим количеством геометрии, сложными материалами и объёмами. Обратная сторона — результат не всегда строго совпадает с физически ожидаемым, часть параметров (лимиты, фильтрация, интенсивность каустик) требует ручного контроля, а некоторые эффекты реализованы приближённо. Тем не менее по совокупности скорости и гибкости Redshift остаётся одним из самых распространённых GPU-рендеров в продакшене и служит удобной «точкой сравнения» для более молодых решений вроде Karma XPU.
Свет и материалы
Важную роль в сравнении движков играет то, как именно собирается сцена и какие материалы используются. Для Karma XPU сцена строится в контексте /stage (Solaris): там всё описано в формате USD, а материалы задаются через MaterialX. Формально такие материалы могут быть «общими» для разных рендеров, но по факту именно Karma решает, как их считать, поэтому результат всё равно получается специфичным для этого движка. В Redshift, наоборот, сцена собирается в классическом /obj, где используются его родные ноды света и материалов (RS Light, RS Material), а рендер запускается из /out. Технически можно было бы попытаться использовать одни и те же «стандартные» шейдера под оба рендера, но тогда они всё равно внутри конвертировались бы: в Karma — в MaterialX, в Redshift — в свой шейдер, при этом часть параметров терялась бы или работала бы по-разному. Это усложнило бы сравнение и могло бы исказить выводы. Поэтому в работе для каждого движка используются именно его «родные» материалы и свет, а параметры (IOR, roughness, цвета и т. д.) подбираются максимально одинаково. Такой подход создаёт сложности в настройки идентичной яркости освещения и цвета, но даёт более честное сравнение и одновременно показывает реальный рабочий сценарий: Karma раскрывает свои сильные стороны в связке со стадией и MaterialX, а Redshift — в связке с собственными шейдерами и освещением.
Библиография
