Как научиться компьютерной графике

Как начать заниматься компьютерной графикой и что потом с этим делать? — Обо всем — Игры — Gamer.ru: социальная сеть для геймеров

А сможете ли?

Как начать заниматься компьютерной графикой и что потом с этим делать?

Для начала процедуры перерождения в подлинного гения CG (компьютерной графики), вам необходимо найти у себя руки и понять, под правильным ли творческим углом они растут, а уже если под правильным - то можно начинать следовать инструкциям!

1. Поехали

Компьютерная графика, что это?

Это когда странные люди с долей пафоса и недетскими амбициями используют компьютер для получения изображений, видео, моделей и других результатов работы графических редакторов.

Зачем они это делают?

Кто ради удовольствия, кто ради прибыли. Главное, что результат их деятельности есть везде! Почти весь современный мир сделан с помощью компьютерной графики и изначально вся мебель, все машины итд выпущеные за последние годы были проработаны на компьютере. Весь дизайн, даже простой упаковки для глазированного сырка был сделан на компьютере.

Возможности современной компьютерной графики практически безграничны и включают в себя как создание фотореалистичного изображения, так и не фотореалистичного.

В создании реализма, те близости к реальным жизненным образам и к реальному внешнему виду объектов с каждым годом совершается всё больший прорыв.

Итак, когда все вопросы были исчерпаны мы можем приступить к перерождению.

2. Проверка на прочность

Первое наставление

"Тренируем руку"

Отсядьте от компьютера, возьмите листок бумаги и карандаш. Нарисуйте маленький круг, около 5мм в диаметре. Вокруг него нарисуйте поочерёдно ещё 7 кругов прибавляя по 5мм к диаметру предыдущего. Старайтесь делать ровные круги и делайте их обязательно от руки, без чертёжных инструментов и разметки на листе. Я не шучу, рисуйте!

Когда закончите - повторите процедуру в обратном порядке, начав с большого круга и закончив маленьким.

Аналогичные операции проделайте с квадратом и треугольником, а когда закончите - преступайте к следующим упражнениям.

первое упражнение стоит повторять хотябы пару раз в день 2-3 недели, пока рука не будет выдавать точность форм. Кстати, советую хотябы иногда тренировать и другую, менее активную руку.

Второе наставление

"Читать и ещё раз читать!"

Как начать заниматься компьютерной графикой и что потом с этим делать?

Приближаясь к любой сложной программе сначала прочитайте хотябы кратко самоучитель по ней, иначе в голове не будет правильной последовательности решений и действий, необходимых для определённых результатов. Если вы просто накинетесь на программу с тысячей или десятком тысяч функций, то она так и останется лабиринтом, к которому есть лишь нелепая и неточная карта.

Третье наставление

"Надо быть в курсе того, что делаешь!"

Не думайте, что просто так сможете делать вразумительные вещи, для начала вам понадобиться понять: а что же это такое? Ведь до вас уже миллионы людей работали в сфере КГ и их опыт и заложенный ими фундамент необходимы для ваших начальных продвижений. Я не говорю что вам стоит начать интересоваться модой, но вам необходимо знать современные пути развития.

Если вы всё ещё убеждены что это "ваше", то продолжаем!

3. Выбор пути

В компьютерной графике много дорог, незаметных поворотов и подводных камней. Описать все достоинства и недостатки путей не возможно за один пост, хотя я, вероятно, его продолжу.

ПУТЬ ПЕРВЫЙ

3д графика

3д графика один из самых сложных путей, но и самых близких к современным компьютерным играм. Поэтому я опишу его первым.

Для того чтобы начать заниматься 3д графикой вам необходимо выбрать одну из предназначенных для этого программ. К счастью сейчас выбор крайне велик:

от дорогостоящих программ Autodesk (3d max, MAYA, Autocad), до бесплатных редакторов со свободным кодом, таких как BLENDER.

Для занятия 3d необходимо не только рациональное мышление, природная склонность итд, но и очень мощное железо. Хотя у вас, как у геймеров, такое быть должно.

Без 3д графики не обходиться ни один современный высокобюджетный фильм. Её часто используют в рекламе, в телепередачах итд. Но главным образом 3д графику используют в компьютерных играх, индустрия которых на данный момент развивается быстрее всего.

С чего начать? Попробуйте 3d max или blender. Я не считаю, что будет крайне предосудительным, если на период обучения данным программам вы будете использовать нелицензионный 3д макс, но в случае получения прибыли благодаря разработкам, сделанным в нём, я таки советую купить себе домашнюю лицензию.

К обоим программам есть множество дополнительных скриптов и плагинов, но не стоит хвататься за них. Лучше первые 2-6 месяцев не добавлять к программам ничего, а изучать подробно базовые возможности.

ПУТЬ ВТОРОЙ

Photoshop

Выбор действительно серьезных программ для такого пути не велик. Есть фотошоп и... фотошоп!

О нём вы все уже слышали, так что говорить лишнего не буду. Учимся, смотрим. Получаем результат!

Помимо базовых возможностей для него выпускают горы специальных кистей (они програмные, а не из меха ^^), скриптов и плагинов.

ПУТЬ ТРЕТИЙ

Анимация

Некоторые люди считают фотошоп также и средством для анимирования, ну флаг им в руки и строем на юх.

Для анимации есть едиственно верная программа Macromedia (а ныне Adobe, тк они их купили) Flash MX.

После покупки компании Макромедиа корпорацией Адоб Flash MX утратила привычное мне удобство языка программирования, так как многие решения были заимствованы из непопулярного конкурента Flash MX, который был сделан Адобом ещё задолго до идеи поглощения Макромедиа.

В продаже сейчас можно найти только современные версии, созданные Адоб, но к счастью в интернете легко достаются любые (а кто этим не грешит?). Советую выбирать до Адобовские версии Macromedia studio 8 или 2004.

4. Как не заплутать на пути?

Для всех пользователей интернет есть три незаменимых в работе с графикой сайта:

1 render.ru

2 demiart.ru

3 3dtotal.ru

Также не забыаем про самоучители, но прежде чем купить - просмотрите: научит ли это вас чему-нибудь?

Помимо очевидного есть курсы обучения. Если хотете чтобы работодатель в будущем смотрел на вас, как на перспективного кандидата - не скупитесь на хорошие курсы!

В Москве лучшее - Ланит, ищите курсы у них.

5. Куда это сдавать?

Когда достигните определённых результатов, то можно создавать портфолио и направляться прямиком к работодателям! Все сертефикаты обучения приветствуются!

(с) Невидимка!

Как работают видеокарты | HowStuffWorks

Как и материнская плата, графическая карта представляет собой печатную плату, на которой размещены процессор и оперативная память. Он также имеет микросхему системы ввода / вывода (BIOS), которая хранит настройки карты и выполняет диагностику памяти, ввода и вывода при запуске. Процессор видеокарты, называемый графическим процессором (GPU), аналогичен процессору компьютера. Однако графический процессор разработан специально для выполнения сложных математических и геометрических вычислений, необходимых для рендеринга графики.Некоторые из самых быстрых графических процессоров имеют больше транзисторов, чем средний процессор. Графический процессор выделяет много тепла, поэтому обычно располагается под радиатором или вентилятором.

Помимо вычислительной мощности, графический процессор использует специальные программы, помогающие анализировать и использовать данные. ATI и nVidia производят подавляющее большинство графических процессоров на рынке, и обе компании разработали собственные усовершенствования для повышения производительности графических процессоров. Для улучшения качества изображения в процессорах используются:

Объявление

Полное сглаживание сцены (FSAA), которое сглаживает края трехмерных объектов
Анизотропная фильтрация (AF), которая делает изображения более четкими

Каждая компания также разработала определенные методы, помогающие графическому процессору применять цвета, оттенки, текстуры и узоры.

Поскольку графический процессор создает изображения, ему нужно где-то хранить информацию и готовые изображения. Для этого он использует оперативную память карты, храня данные о каждом пикселе, его цвете и его расположении на экране. Часть ОЗУ может также действовать как буфер кадров , что означает, что он хранит завершенные изображения до тех пор, пока не придет время их отображать. Как правило, видеопамять работает на очень высоких скоростях и имеет двухпортовый , что означает, что система может читать из нее и записывать в нее одновременно.

ОЗУ подключается непосредственно к цифро-аналоговому преобразователю , называемому ЦАП. Этот преобразователь, также называемый RAMDAC, преобразует изображение в аналоговый сигнал, который может использовать монитор. Некоторые карты имеют несколько RAMDAC, что может повысить производительность и поддерживать более одного монитора. Вы можете узнать больше об этом процессе в Как работает аналоговая и цифровая запись.

RAMDAC отправляет окончательное изображение на монитор через кабель.Мы рассмотрим это соединение и другие интерфейсы в следующем разделе.

оссу / информатика: Путь к бесплатному самообразованию по информатике!

перейти к содержанию Зарегистрироваться

Почему именно GitHub? Особенности →
- Обзор кода
- Управление проектами
- Интеграции
- Действия
- Пакеты
- Безопасность
- Управление командой
- Хостинг
- мобильный
- Истории клиентов →
- Безопасность →
Команда
Предприятие
Проводить исследования

Как использовать графические процессоры NVIDIA для машинного обучения с новым ПК для обработки данных от Maingear | Дебора Мескита

Глубокое обучение позволяет нам выполнять множество человеческих задач , но если вы специалист по обработке данных и не работаете в компании FAANG (или если вы не разрабатываете следующий стартап с ИИ) Скорее всего, вы все еще используете старый добрый (хорошо, может быть, не , а старый) Машинное обучение для выполнения повседневных задач.

Одной из характеристик глубокого обучения является то, что оно требует больших вычислительных ресурсов, поэтому все основные библиотеки DL используют графические процессоры для повышения скорости обработки.Но если вы когда-либо чувствовали себя обделенными из-за того, что не работаете с Deep Learning, те дни остались в прошлом: теперь с набором библиотек RAPIDS мы можем запускать наши конвейеры обработки и анализа данных полностью на графических процессорах .

В этой статье мы поговорим о некоторых из этих библиотек RAPIDS и узнаем немного больше о новом ПК Data Science от Maingear .

Вообще говоря, графические процессоры быстрые, потому что они имеют памяти с высокой пропускной способностью и оборудование, которое выполняет арифметических операций с плавающей запятой со значительно более высокой скоростью, чем обычные процессоры [1].Основная задача графических процессоров - выполнять вычисления, необходимые для рендеринга компьютерной 3D-графики.

Но затем в 2007 году NVIDIA создала CUDA. CUDA - это платформа параллельных вычислений , которая предоставляет разработчикам API, позволяя им создавать инструменты, которые могут использовать графические процессоры для обработки общего назначения .

Графические процессоры превратились в высокопараллельные многоядерные системы, позволяющие очень эффективно манипулировать большими блоками данных. Эта конструкция более эффективна, чем центральный процессор (ЦП) общего назначения для алгоритмов в ситуациях, когда обработка больших блоков данных выполняется параллельно - статья CUDA в Википедии [2]

Обработка больших блоков данных - это в основном то, что машинное обучение делает, поэтому графические процессоры пригодятся для задач машинного обучения.TensorFlow и Pytorch - это примеры библиотек, которые уже используют графические процессоры. Теперь с набором библиотек RAPIDS мы можем также управлять фреймами данных и запускать алгоритмы машинного обучения на графических процессорах.

RAPIDS - это набор из библиотек с открытым исходным кодом , которые интегрируются с популярными библиотеками науки о данных и рабочими процессами для ускорения машинного обучения [3].

Некоторые проекты RAPIDS включают cuDF, pandas-подобную библиотеку манипуляций с фреймами данных ; cuML, набор библиотек машинного обучения, которые будут предоставлять версии алгоритмов для графического процессора, доступные в sciKit-learn ; cuGraph, библиотека ускоренной графической аналитики, подобная NetworkX [4].

Pandas и sciKit-learn - две основные библиотеки науки о данных, так что давайте узнаем больше о cuDF и cuML .

cuDF: манипулирование фреймами данных

cuDF предоставляет API-интерфейс, похожий на pandas, для манипулирования фреймами данных, поэтому, если вы знаете, как использовать pandas, вы уже знаете, как использовать cuDF. Существует также библиотека Dask-cuDF , если вы хотите распределить рабочий процесс между несколькими графическими процессорами [5].

Мы можем создавать серии и фреймы данных точно так же, как pandas:

 import numpy as np 
  import cudf  s =  cudf.Series ( [1,2,3, None, 4] )  df =  cudf.DataFrame ( [('a', list (range (20))), 
 ('b', list (reverse ( range (20)))), 
 ('c', list (range (20)))] )

Также можно преобразовать фрейм данных pandas в фрейм данных cuDF (но это , а не рекомендуется ):

 импортировать панды как pd 
  import cudf  df = pd.DataFrame ({'a': [0, 1, 2, 3], 'b': [0.1, 0.2, None, 0.3]}) 
 gdf =  cudf.DataFrame.from_pandas ( df )

Мы также можем сделать обратное и преобразовать фрейм данных cuDF в фрейм данных pandas :

 import cudfdf =  cudf.DataFrame ( [('a', список (диапазон (20))), 
 ('b', список (обратный (диапазон (20)))), 
 ('c', список (диапазон (20))) ] )  pandas_df = df.head ().  to_pandas ()

Или преобразовать в массивов numpy :

 import cudfdf = cudf.DataFrame ([('a', list (range (20))), 
 ('b', list (reverse (range (20)))), 
 ('c', list (range (20)))])  
  df.  as_matrix ()  df ['a'].  to_array ()

Все остальное, что мы делаем с фреймами данных (просмотр данных, сортировка, выбор, работа с отсутствующими значениями, работа с файлами csv и т. Д.), Работает так же:

 import cudfdf =  cudf.DataFrame  ([('a', список (диапазон (20))), 
 ('b', список (обратный (диапазон (20)))), 
 ('c', список (диапазон (20))) ] )  df.  напор  (2) 
 дф.  sort_values  (by = 'b') 
 df ['a'] 
 df.  loc  [2: 5, ['a', 'b']] s = cudf.Series ([1,2,3, None, 4])  
  s.fillna (999) df = cudf.  read_csv ( 'example_output / foo.csv' ) 
  df.  to_csv ( 'example_output / foo.csv', index = False )

О производительности, просто чтобы привести пример, загрузка файла CSV размером 1 ГБ с помощью pandas заняла 13 секунд, а загрузка с помощью cuDF - 2.53 секунды.

waitin2010 / awesome-computer-graphics: тщательно подобранный список потрясающей компьютерной графики.