Nuke 18.0 запускает AI-воркфлоу прямо в нодовом графе
Foundry выложила открытую бету Nuke 18.0. Ключевое новшество — мост к Griptape, платформе оркестрации AI-воркфлоу: пользователи могут запускать AI-воркфлоу прямо внутри нодового графа Nuke.
Текущая сборка — Nuke 18.0v1 Beta 2. Параллельно Foundry предлагает сборку Nuke 17.2v1 Beta 2. Компания настоятельно не рекомендует использовать бета-функции в продакшене, а дату финального релиза 18.0 пока не называет.
Связка Nuke с Griptape
Интеграция заявлена как мост между Nuke и Griptape: AI-операция запускается не во внешнем приложении, а в том же графе, где собирается шот. Подробности реализации — состав параметров, поддерживаемые типы воркфлоу и условия доступа к моделям — в описании беты не детализированы.
Гауссовы сплаты во вьюпорте
Вторая крупная часть беты адресована тем, кто уже работает со сплатами: нативный импорт и рендер сплатов Nuke получил в версии 17.0 в феврале, а 17.1 добавила динамические сплаты и релайтинг после июльской открытой беты. В 18.0 появились четыре элемента управления вьюпортом, снижающие стоимость плотных сплат-ассетов: уменьшение плотности сплатов, отрисовка их простыми цветными точками, рендер только тех сплатов, что попадают во фрустум выбранной камеры, и отключение сферических гармоник. Все четыре действуют исключительно на 3D-вьюпорт и не меняют финальный вывод SplatRender. Цветокоррекцию 3D-вьюера теперь можно переключить между sRGB (по умолчанию) и выключенным состоянием. Имён самих ручек Foundry не приводит.
Появилась нода FieldThreshold: она строит поле плотности или знакового расстояния по порогам входящих атрибутов, и этим полем можно маскировать другие ноды — например GeoDeletePoints или GeoGrade. Поддерживаются атрибуты: позиция, масштаб, прозрачность, цвет, HSV, расстояние до ближайшего соседа и расстояние от начала координат. Компоузер, зачищающий «флоатеры», может задать порог по расстоянию до ближайшего соседа и подать поле в GeoDeletePoints, либо подкрутить через GeoGrade только малопрозрачные сплаты в скане. Сплаты вдобавок можно выделять прямо во вьюпорте в режиме выделения вершин и привязывать FieldShape к выбранной точке.
Foundry перечисляет и ограничения: нода может работать медленно на сплатах, неравномерно разбросанных по большой площади, а её правки иногда заставляют вышестоящие Geo-операции пропадать из вьюера. В бете также починили креш SplatRender при запросе Deep-сэмплов за пределами диапазона, заметную потерю качества сплатов при рендере в 2D через SplatRender, расхождение яркости между 3D-вьюером и выводом SplatRender и две ошибки отсечения по фрустуму.
Что ещё в бете
Помимо сплатов, бета добавляет взаимодействие Nuke и Griptape, автоматическое определение склеек и декодирование H.265.
Как попасть в бету
Сборки Nuke 18.0 Open Beta доступны уже сейчас как лицензированным, так и триальным пользователям.
Почему Foundry встраивает AI именно так
Связка с Griptape показывает выбранную Foundry стратегию: в Nuke встроена не конкретная генеративная модель, а шлюз к платформе, которая умеет связывать разные модели в один управляемый воркфлоу. На фоне скорости, с которой сменяют друг друга генераторы изображений и видео, захардкоженная модель устарела бы раньше, чем дошла бы до продакшена.
Такой подход, вероятно, продолжает линию, начатую нодой CopyCat: Foundry даёт композеру управляемый инструмент внутри графа — с версионированием, воспроизводимостью и возможностью поправить любой шаг. Запуск AI-операций из нодового графа выглядит ответом на главное возражение студий против генеративных сервисов: материал желательно не выпускать за защищённый периметр, а каждый кадр должен быть прослеживаем.
Если тенденция сохранится, граница между композитингом и генерацией продолжит размываться, а спрос, вероятно, сместится в сторону специалистов, которые умеют не только чистить пластину руками, но и собирать воспроизводимый AI-воркфлоу под задачу шота. Пока Foundry не называет дату финального релиза, у студий есть возможность проверить бету на своих проектах и передать замечания до выхода стабильной версии.
С чем связан разворот Foundry к внешней AI-платформе: давление конкурентов, спрос студий на автоматизацию композа, экономия на своей разработке?