我們跨年了！

隨著2020年的終止，我們在歷史的樂章上又敲下一個十年的終止符。

回顧這個十年，媒體行業的發展可謂如火如荼。

在上個十年末的2009年，數字影院和3D電影才剛剛隨著《阿凡達》的發布進入人們的視野； GPU （圖形處理單元）渲染還處於萌芽階段； YouTube的內容體量還不到今天的20分之一，而網飛（ Netflix ）的流媒體視頻服務也還沒有在全球推出。

與此同時，雲計算剛剛進入其技術採用生命週期， 首個運用增強現實（AR ）的營銷活動出現，區塊鏈挖礦迎來元年。

隨著媒體和科技的加速發展，未來我們回望今天這個十年末時也會顯得格外遙遠吧。

作為權威雲渲染公司OTOY旗下的分佈式GPU渲染網絡， RNDR Network （ RNDR渲染網絡）走在圖形圖像領域的前沿，致力於與OTOY旗下各線條產品和服務一道推動和賦能內容創作。

值此新年開端，我們特別展望了RNDR眼中的“ 20後”媒體內容趨勢，一起來看一看吧！

 

空間媒體

過去十年中3D製作的爆炸式發展徹底改變了好萊塢電影製作。在二字頭的十年中，借助新一代的空間媒體，這一技術將從銀幕走向日常生活，顛覆我們的信息消費和分享方式。

一些公司已經在開發麵向大眾市場的增強現實的智能眼鏡，比如蘋果（蘋果計劃2023年推出AR智能眼鏡）。這類智能眼鏡預計將在這一十年的中葉問世，它們預計將在十年內取代智能手機，成為人類的新一代計算界面。

與此同時，光場實驗室（ Light Field Lab ）正在開發超真實且無需佩戴眼鏡的全息顯示技術，這一技術能夠真正的將3D內容投射到你的眼前，應用在廣告牌、電視，乃至活動場館、零售店鋪中。

空間媒體領域已經出現一些創新性的實驗。比如紐約時報的互動敘事團隊，在真實世界的基礎上增加了一層基於地理位置的數據層， 用來顯示主要城市的大氣污染水平。

空間AR技術讓人們能夠對新形式的數據進行實時的物理視覺化。對大氣污染這樣的概念進行“互動式視覺化”最終能夠讓物理空間成為新聞報導及其他顛覆性的文化和娛樂內容的新媒介。展望下一個十年，這一技術將會重塑包括音樂、設計、廣告、電商和時裝在內的各個行業。

 

虛擬電影製作

在10年代，電影製作走向數字化，而在20年代，它將走向虛擬化。遊戲與電影行業的技術正在相互融合，創造出更真實的遊戲體驗和日益互動性的電影敘事。

在下一個十年，遊戲中的概念（比如玩家的虛擬形象（ Avatar ））和實時性的內容創作將會在電影行業中興起。工作室和製作公司已經在使用遊戲引擎（比如Unreal ）製作虛擬場景，讓電影製作者能夠在以往難以或者根本不可能進行製作的地點，合成真人場景。

在迪士尼+ （迪士尼推出的在線流媒體點播平台）的電視劇《曼達洛人》（ The Mandalorian ）中，這一技術已經被用於取代製作過程中的視覺預覽（ Previs ）。其導演喬恩·法夫洛（ Jon Favreau ）也在會議上詳細分享瞭如何使用Unreal遊戲引擎製作LED屏幕上的虛擬背景，並且實時對背景進行調整，從而還原星球大戰的世界（ Unreal遊戲引擎內置了Otoy的OctaneRender渲染器）。

這一技術的大眾化推廣將會引發DIY動效和獨立電影製作的新浪潮，更多的藝術獎將能夠創作好萊塢級別的內容。

首部星戰主題的真人影視作品《曼達洛人》的預告片，該劇斬獲72屆艾美獎7個獎項

使用Unreal遊戲引擎進行電影製作的幕後

 

或許數字形象將是摘得遊戲與電影科技交彙的桂冠的技術。過去幾年中，《愛爾蘭人》（ The Irishman ）和《雙子殺手》（ Genmini Man ）都採用了“逆齡技術” ，虛擬地讓明星重新回到生命中更年輕的時候，從而讓電影完全以年輕態的虛擬形象拍攝，或是讓真實與虛擬形像都出現在電影中。

羅伯特·德尼羅(左右)在《愛爾蘭人》中的形象


有了逆齡技術，電影製作者可以嘗試用創意十足的新方法，將時間作為一種敘事元素進行創作。

據報導， 人們計劃用虛擬的詹姆斯·迪安完成一部其未能完成的作品——《尋找傑克》（ Finding Jack ）。這會是這一技術的又一用例，讓歷史人物以相當真實和具有說服力的表演“復活”。

最終，這將在20年代打開潘多拉的盒子。虛擬形像不會僅停留在電影製作領域，而是會在我們的信息格局中佔據中心地位，讓數字表演變得越來越普遍。

 

人工智能+媒體

除了電影中的飛車以外， 1982年的科幻電影銀翼殺手（ Blade Runner ）在時間設定上可謂相當準確——時間設定在2019年11月。核心主題是人類開始考慮“複製人”（人工智能生命）所帶來的倫理問題。

GPU平行計算方面的進展以及諸如生成對抗網絡（ Generative Adversarial Networks ， GAN ）等的新進展讓我們在80年代神經網絡研究基礎上開發出新一代人工智能。

我們也開始看到一些成果，比如DeepFake作品（深度偽造，簡稱深偽，基於AI的人體圖像合成技術的應用）、 NVIDIA的GANimals （用生成對抗網絡技術合成的動物，見下方視頻）。

在這些案例中，人工智能技術讓人們越來越難以區分真實和數字生成的存在——或許今天我們已經與銀翼殺手中的Dekkard處境相同，都在“尋找複製人”。

隨著3D藝術風格轉移技術和可微分渲染技術的發展，在20後時代，視頻合成的自動化必將加速向前。

NVIDIA 研究者用全新AI技術，將狗狗1的表情複製到其他生物上


利用基於GAN的DeepFake創建的高清晰度全身虛擬模特


  可微分渲染技術有多神奇？

 

當然，在這些新技術的出現和虛擬演出的商業化的同時，人們對於理解和探測不法應用（例如以DeepFake作品為武器，損害民主和掩蓋真相）的需求也會日益提高。

基於區塊鏈的數字水印和逆向圖像處理技術應當會有所幫助，但在深度偽造的時代，可以說新的十年中一定會有新的圍繞圖像創建和鑑別的突破性技術湧現。

 

區塊鏈賦能的新一代互聯網

在媒體領域，引用和驗證已經變得越來越重要。我們期待區塊鏈技術能夠從金融應用演變為顛覆影視媒體行業格局的新一代數字支付工具——改變大眾的內容消費方式以及藝術家的作品變現方式。

德意志銀行預測，到新的十年末，加密貨幣有望取代法幣。基於智能合約的數字媒體小額支付（或者微支付， Micropayment ）應用程序可能會成為這一趨勢的推動力。

RNDR合作夥伴和BAT代幣（基本注意力代幣）和Brave軟件在這一方面進展迅猛。他們正在開發針對開放網絡的可擴展小額支付解決方案和選擇性廣告收入分成模型。在這一過程中，他們也為藝術家創造出更可持續的內容變現渠道，為消費者創造出不依賴於侵犯他人隱私的侵略性監測的廣告模式。

自90年代以來，人們對小額支付就多有關注。我們預計小額支付將成為新一代媒體內容的重要元素，讓開放世界虛擬體驗、實時全息媒體消費、後付費時代小微消費和全新形式的P2P合作成為可能。

RNDR也開發出基於區塊鏈的全息媒體變現工具。 RNDR不僅是基於區塊鏈的分佈式渲染網絡，也為形成一個著作權變現的市場奠定了基礎。基於其原生代幣RNDR ，創作者可以區塊鏈上形成完整的價值鏈條，明確追踪各種內容元素的所有權以及就下載、使用、分享和改編內容設定規則。

我們相信，智能合約賦能的小微支付將是新一代網絡以及開放的虛擬世界的基礎。

 

展望未來：重回未來

儘管技術發展的步伐正在加速，而RNDR也矢志於構建開放共享的虛擬世界，但有些事情仍然不會改變。技術為我們打開了更多形式的虛擬存在的大門，內容創作者的敘事工具更加多元，但人類的創意將會變得更加重要。

在RNDR ，我們相信“人類真實思想、創意和想像力的共鳴才是價值的基礎” 。新的技術將會自動化簡單或重複的任務，讓藝術家和媒體工作者有更多時間探究藝術、宇宙和世間的真相。

新技術也會帶來新的風險。但最終決定其價值的將是人類自身。

衷心祝愿大家新年快樂，願在新的一年及十年中與大家一同乘浪前行，見證未來！