NVIDIA GPU致力于FACEGOOD加速3D数字内容制作
使用nvidia解决方案后给业务带来了巨大的支持和提升。
随着数字图像、3d技术、大数据、渲染等技术发展以及应用，3d数字内容制作行业当前正处在快速增长阶段，前景应用广阔，而在这片蓝海中出现了一批发展迅猛的3d数字内容制作企业，facegood（量子动力）便是其中的代表之一。
创建于2015年的facegood是一家专注于软件技术研究的公司，团队成员在工业软件、计算力学与图形学领域具有十几年的技术积累。从2016年开始，facegood致力于研发工业级的3d表情动画软件，并积累了超过10万人脸3d表情数据，应用ai技术深度学习，对脸部模型使用软件进行高拟真度仿真，逐步形成了facegood以软件仿真为核心的仿真技术。
avatary是facegood研发的一款集成表情建模、肌肉绑定，面部捕捉及驱动的3d软件，可针对动画、电影、游戏cg中的面部表情动画，将制作周期由原来的90天缩短到5分钟，也可应用于虚拟偶像和虚拟直播等新兴领域。
内容制作量大增，行业面临算力挑战
在影视、动画、游戏、直播，甚至最近一年大热的元宇宙（metaverse）浪潮中，用户对数字内容的需求与数字内容产能不足的矛盾被无限放大，数字内容快速生产已迫在眉睫。
对于facegood而言，现存的传统制作方法和工具平台只适合小规模制作、自动化工具普遍不足及人员密集等成本高与产能低的场景，现存的3d工业软件不支持大范围gpu分布式并行计算来处理海量数据和计算任务。
软件仿真技术门槛高，涵盖了计算机图形、机器学习、计算力学等交叉学科，传统的3d创作团队缺乏辅助工具、不熟悉相关算法，同时在底层框架及硬件驱动上也有重重困难。
同时，传统3d工业软件均只针对简单计算或者只是单机环境，面对用户的海量计算需求，每个用户都可能在某段时间内需要数十台或者几十个cpu/gpu 做并行计算。
想要在3d数字内容行业搭建ai平台，面临着以下几大挑战：
一是数据，影视动画市场每天都在产生海量的高维度3d数据，包括3d模型、动作动画、渲染材质、视频声音等其他富文本数据，对数据的处理需要达到快速、高效、高品质需要；
二是算法，得到复杂的3d数据后，需要对数据进行分类、回归、时间序列和文本等处理，同时要用到深度学习、机器学习技术对数据进行再次加工，计算出符合影视动画工业级要求的结果，需要花费长期大量的研究投入；
三是算力，需要支持数百万3d数据的训练。但只有cpu远远是不够的，要建立 cpu+gpu异构计算，汇集数百台服务器的集群，同时根据gpu使用情况支持自动扩容缩容，实现资源的合理分配。
nvidia gpu加速3d数字内容生产
基于上述的挑战，facegood选择了采用nvidia rtx gpu和计算平台解决方法来提供支持，nvidia的gpu产品和解决方案具有以下优势：
nvidia rtx gpu加速3d数据训练流程
3d数字内容行业的数据需要更快的速度、更高维度数据学习能力。avatary采用了nvidia rtx gpu加速平台，数据处理速度较原来提升了 10 倍，能高效地处理呈爆发式增长的3d数据；将算法加速50倍，模型训练提速 50 倍。高倍的效率和速度可以发掘出市场上更多的机会并做出更快的反应，从而带来巨大的收益。
nvidia quadro rtx gpu极大地缩短算法研发时间
以往的算法研发者研发一个优质算法往往耗时几个月甚至更长时间，在nvidia quadro rtx gpu加速平台的助力下，avatary平台将算法研发周期缩短至一个月甚至更短，利于算法研发者将时间集中在算法理论研究上，而不是数据处理上。
nvidia tensor core gpu支持数百万的3d计算请求
3d创作者需要大量算力进行3d资产合成，来提升3d数字内容的生产效率。在nvidia tensor core gpu的加持下，平台能完成数百万的3d计算请求。avatary构建数百万的3d数据吞吐能力为全球3d内容创作者提供3d资产生成服务，其一期平台构建阶段基于nvidia tensor core gpu，并很快将进一步扩容到2倍算力。
强强结合，助力用户抓住市场机遇
通过使用nvidia的一系列产品和解决方案，facegood极大地提升了avatary的流程速度，进一步提升了平台的用户体验，赋能全球3d内容创作者，并为avatary扩展到其他领域其他业务打好了良好的基础。目前，avatary已经成为全球领先的3d内容制作交易平台，上线３个月以来已吸引了超过1万开发者和行业用户。
在avatary平台上，用户可以低门槛的使用人工智能进行3d内容制作，不用学算法、不用编程，将一切繁琐、复杂、重复的事情交由机器完成，自身可将精力专注于美术，大大地减少了用户的投入成本。
在传统方法中，内容的生产效率极低，以avatary用户原力动画为例，《爵迹》中每个人物的表情动画，一个美术人员一天只能做一秒。nvidia gpu针对机器学习的加速，将制作整体流程提升了60 倍，满足了处理高品质内容的需求，提高了用户的效率，极大地减少了时间成本，更利用户抓住市场机遇。
facegood正在全力完善avatary，并加快产品化，根据3d数字内容行业所需要的各项需求，进行技术封装，企业无需再苦于工具短缺，研发能力有限，密集型人力为主的传统制作方法，可以在1周内实现核心技术的开箱可用和团队的快速升级，大幅提升内容生产效率。
facegood创始人兼ceo王全伟表示：“nvidia提供的gpu解决方案，解决了软件仿真技术难题，使得我们在行业领域能够持续不断地创新产品，拓宽应用场景。
软件仿真只是facegood的开始，我们在积极地建设全球3d数字内容平台，通过降低仿真技术的使用门槛，提高内容生产效率，让广大从业者能够享受到更多技术带来的便捷，让用户像做ppt一样做3d动画，赋能全球用户。”
facegood的目标与nvidia在专业可视化领域的愿景不谋而合，在未来，nvidia将致力于开发更先进的产品，提供出色的性能和功能，推动影视、传媒、动画等数字内容制作领域的创新。
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创建于2015年的facegood是一家专注于软件技术研究的公司，团队成员在工业软件、计算力学与图形学领域具有十几年的技术积累。从2016年开始，facegood致力于研发工业级的3d表情动画软件，并积累了超过10万人脸3d表情数据，应用ai技术深度学习，对脸部模型使用软件进行高拟真度仿真，逐步形成了facegood以软件仿真为核心的仿真技术。
avatary是facegood研发的一款集成表情建模、肌肉绑定，面部捕捉及驱动的3d软件，可针对动画、电影、游戏cg中的面部表情动画，将制作周期由原来的90天缩短到5分钟，也可应用于虚拟偶像和虚拟直播等新兴领域。
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在影视、动画、游戏、直播，甚至最近一年大热的元宇宙（metaverse）浪潮中，用户对数字内容的需求与数字内容产能不足的矛盾被无限放大，数字内容快速生产已迫在眉睫。
对于facegood而言，现存的传统制作方法和工具平台只适合小规模制作、自动化工具普遍不足及人员密集等成本高与产能低的场景，现存的3d工业软件不支持大范围gpu分布式并行计算来处理海量数据和计算任务。
软件仿真技术门槛高，涵盖了计算机图形、机器学习、计算力学等交叉学科，传统的3d创作团队缺乏辅助工具、不熟悉相关算法，同时在底层框架及硬件驱动上也有重重困难。
同时，传统3d工业软件均只针对简单计算或者只是单机环境，面对用户的海量计算需求，每个用户都可能在某段时间内需要数十台或者几十个cpu/gpu 做并行计算。
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一是数据，影视动画市场每天都在产生海量的高维度3d数据，包括3d模型、动作动画、渲染材质、视频声音等其他富文本数据，对数据的处理需要达到快速、高效、高品质需要；
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三是算力，需要支持数百万3d数据的训练。但只有cpu远远是不够的，要建立 cpu+gpu异构计算，汇集数百台服务器的集群，同时根据gpu使用情况支持自动扩容缩容，实现资源的合理分配。
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3d数字内容行业的数据需要更快的速度、更高维度数据学习能力。avatary采用了nvidia rtx gpu加速平台，数据处理速度较原来提升了 10 倍，能高效地处理呈爆发式增长的3d数据；将算法加速50倍，模型训练提速 50 倍。高倍的效率和速度可以发掘出市场上更多的机会并做出更快的反应，从而带来巨大的收益。
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