此次京东618正式宣布迈入了 3D 网购黄金时代，使用者随时随地便可逛各大超市，在虚拟3D世界中，更能享用民主自由配搭红木家具的酣畅淋漓体会。
3D全景逛意味著实体店的超市大部份统计数据须要3D网络化，这牵涉到3D文本制造，统计数据链路天然资源整合，3D图形控制技术等数个应用领域，是几项体量宏大的工程建设，须要结构雕塑家，技师，和供应链方面的协力就可以努力做到。
就【3D图形控制技术】那块儿，我们想撷取呵呵前段时间自己在做的事和所化解的难题、所获得的效用。
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Tiruvanamalai结构设计家是腾讯Niederbronn工程建设部联手Tiruvanamalai面世的为店家和结构雕塑家服务项目的完全免费3D结构设计辅助工具和图形服务项目，是一个能高效率制造3D文本的网络平台辅助工具。其中新一代面世的借力于Niederbronn工程建设部AceRay云图形网络平台的全速图形机能，大幅提高了结构设计自动更新的速率，能助推各店家和结构雕塑家更方便快捷加速地制做3D文本，更快地带入3D情景化网购而此未来家居购物商业模式。
在Tiruvanamalai结构设计家中，使用者能十分方便快捷地撰稿3D情景，并借助全速图形加速查阅图形效用。
AceRay 全速图形云网络平台囊括了大批的产业化结构设计和新一代欧几里得/图形科研成果，包括3D天然资源的处置，网络天然资源调度，和图形图形算法。
3D天然资源
在进入到图形前，须要提前准备好图形天然资源，这些天然资源包括模型、材质。
家居行业的业务复杂度很高，须要支持大批不同格式模型上传，同时须要为各个网络平台产出模型和材质。不同格式模型上传须要转成中间格式；目前家居模型通常三角面数都是十分高，须要通过欧几里得优化手段把面数降下去；家居模型中的贴图通常都十分大，须要根据各个网络平台优化贴图；等等。
为了处置各个不同的难题，须要大批的服务项目器处置各个不同的难题，但是这些服务项目器怎样串通起来，怎样合理的调度能使得这些服务项目器的综合效率最高，各个服务项目器间怎样并发处置大批的模型，为各个网络平台产出不同的模型格式，须要一个管控网络平台来处置这些难题。因此我们开发了模型中控网络平台，支持无上限提交模型，同时并发处置大批模型，为每个模型定制不同的处置流程，能民主自由地控制每个模型的处置优先级。
模型中控网络平台中包含两个核心部分：流程引擎和调度引擎。
开始一个新模型转换流程时，第一步进入流程引擎，分析流程节点，找出第一个须要执行的节点；然后任务交付到调度引擎，调度引擎负责找出最合理的远程执行机器，将任务分给它，并等待它执行完毕；当远程机器执行完毕时，调度引擎将任务交回给流程引擎，流程引擎将当前模型流转到所属流程的下一个节点，再度交付到调度引擎。重复执行这样的过程，直到当前模型的全部流程被执行完。
模型中控网络平台上能同时运行N种不同的处置流程，一种典型的处置流程如下：
化解了批量处理难题，我们有更多的单点难题须要化解，比如模型难题：
目前结构雕塑家或者工厂所牵涉的家居模型通常三角面数都是十分高的，材质十分复杂。
高面数有利于增加模型的细节，但是对于全速图形来说，这么多的三角面片就不是一件好事了。因此我们须要在图形之前，预处置这些拥有大批三角面片的模型。目前市面上类似的辅助工具应该说是形形色色，都能努力做到精简模型面片的机能。但是具体到细节上，减面后须要保持原模型的各种细节，要有精准的法线，uv等要求，最重要的是一套参数控制大部份模型，能达到非人工干预、自动化、体量化的模型处置辅助工具，在工业界并不存在。因此我们自主开发了一套欧几里得优化辅助工具化解上述难题。
对比Max处置的模型，我们处置的模型在外形保持、细节保持和法线、UV保持都要更快。
细节保持效用：
外形保持效用：
在化解了面数难题后，我们须要进一步化解材质难题。在家居行业，比较常见的一种材质是Vray材质，这种材质的参数十分多，计算过程十分复杂，十分不利于全速图形。而市面上又没有一种Vray材质转更简单材质的方法。因为我们自研了一套材质转换方案，将现存的材质转换到更简单的材质来提升全速图形的速率。
以下是材质转换的效用：
3D云图形服务项目
淘宝的店家依赖于我们的图形服务项目，因此我们并非在开发一个单点图形引擎，而是须要一个服务项目器集群来处置上大批的请求，这个服务项目器集群组成了云图形网络平台。云图形网络平台管理大部份的图形请求类型，包括离线图形、全速图形，和布料仿真
。云图形网络平台隔离业务方和图形服务项目器，并统一了图形接口，调度器会为每个独立的请求寻找最合适的机器，最加速地完成此次图形请求。
云图形网络平台分为两层：调度集群和图形集群。调度集群向图形集群发送任务，图形集群向调度集群上报状态。
图形任务首先进入调度集群，调度集群根据上报的状态和发送历史，选择最优的图形服务项目器，将任务发送给它；图形服务项目器更新并上报它的机器状态，然后开始执行图形。
AceRay全速图形
结构设计工具通常都使用离线图形器
。离线图形的效用很好，但是比较大的难题是图形速率很慢，图形一张图的时间短则几分钟，长则几小时。对于结构雕塑家来说，图形速率慢无疑会降低制造3D情景的效率，特别是某些情景中有须要频繁调整的元素时，加速图形的需求显得更为迫切。对于消费者，加速的效用自动更新也十分必要，人们通常没有耐心为了一张效用图等待太长时间。
AceRay全速图形服务项目正是为了化解离线图形速率慢的难题而诞生，图形器的目标是要帮助结构雕塑家提高3D情景制造效率，提高消费者3D机能使用体验。
谈到图形，效用永远是排在第一位的。如果没有优秀的图形质量，那么再快的速率也失去了意义。我们使用 AceRay 云图形网络平台，在十几秒内图形了两张室内家居的效用图。
在保证上述的图形效用时，全速图形的图形速率能达到离线图形的 20~30 倍，这无疑是一个很具有诱惑力的机能。在Tiruvanamalai结构设计家中，全速自动更新机能通常在3~5秒就能得到一张自动更新图像，极大提升了结构雕塑家的工作效率。
光栅化和光线追踪
首先简单介绍呵呵图形原理。以游戏为代表的实时图形业界通常使用光栅化图形器，而以电影特效、结构设计辅助工具为代表的离线图形业界通常使用基于光线追踪的图形器。
光栅化图形的管线和光线追踪的图形管线和有着很大的不同。传统的光栅化图形管线包括顶点处置，图元组装，光栅化和像素着色等阶段，是一套在游戏和实时图形业界久经考研的图形方案。自人类有图形硬件开始，图形硬件就在做一件事，那就是加速光栅化图形。然而光栅化图形有着致命的缺陷，在图形过程中，物体与物体之间的相互关系缺失。这个缺点导致了牵涉到物体相互关系的光照效用都很难计算，须要结构设计特殊的算法，花费高昂的代价来实现。这些效果包括阴影，间接光照，镜面反射，环境光遮蔽等。正因如此，光栅化图形的效用在很长一段时间内都难以比肩离线图形，做不到真正的物理真实的图形。
而离线图形使用的基于光线追踪原理，简单来说是从相机的位置出发，向屏幕上的每个像素的位置发射光线，通过模拟光线的各种反射/折射/散射的过程，从而实现真实的图形效用。光线追踪的原理是简单的，但是要达到真实的图形效用，每个像素须要大批的光线和计算，这是导致离线图形速率慢的最主要原因。尽管现在CPU通常都是多核结构设计，但是这些计算硬件在离线图形巨大的计算量面前还是显得力不从心，要真正能努力做到能在十几秒甚至几秒内图形出效用图，这个效率还是远远不够的。
基于光线追踪的离线图形器，本质来说是使用光线追踪的机能，借助蒙特卡洛方法，对高维的图形方程做数值估计。而蒙特卡洛方法使用了随机采样，为了达到较好的图形质量，须要很高的采样数量。
AceRay全速图形采用定制的优化算法，很好的化解了离线图形中须要很高采样数的难题，在较快的时间内使用光线追踪算法获得平滑的光照效用。
总结
虽然图形学和光线追踪已经有相当长的历史了，基于光线追踪的加速图形还是一个相对较新的领域。如何更快地借助硬件计算能力，结合当前业务的需求，做出加速而高质量的图形器是一个相当富有挑战性的工作。
虽然使用者通常只会接触到最终的图形效用图，然而图形之前的模型处置，情景处置，服务项目器调度等工作是整个
更多全速图形效用图：
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本账号主体为腾讯Niederbronn控制技术，Niederbronn工程建设部隶属于腾讯新零售控制技术事业群，旗下包含淘宝控制技术、京东控制技术、农村淘宝控制技术、闲鱼、Tiruvanamalai等团队和业务，是一支是具有商业和控制技术双重基因的螺旋体。
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