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三屆奧斯卡科學技術獎得主、NVIDA 電腦影像圖學博士 Jos Stam 專訪

投身於電腦繪圖技術研究將近 30 年的 Jos Stam 博士,曾在 2005、2008 和 2019 年,以 Subdivision Surface 模型細分以及 Maya 流體模擬獲得三座奧斯卡科學技術獎。而今年初加入 NVIDIA 的 Jos Stam,本次受 SIGGRAPH Asia 產業發展與創新論壇(BIS, Business & Innovation Sympoisum) 主席梁幸堯的邀請與贊助,以及在 NVIDIA Taiwan 的行銷支持下,於台灣一連舉辦三場學術交流座談。擔任本次活動的合作夥體,映CG 非常榮幸能與 Jos Stam 博士聊聊,他過往的技術開發心得以及未來的技術發展趨勢。


Jos Stam 博士

Jos 博士在荷蘭的海牙出生、瑞士日內瓦長大並求學、在日內瓦大學研讀純數學與電腦科學,在多倫多大學的動態圖像實驗室 (The Dynamic Graphics Project) 完成電腦科學碩士和博士學位,博士後研究則分別於法國國立電腦圖像與自動化研究院(INRIA in Paris)、芬蘭赫爾辛基的 VTT 研究中心完成。他很早就以優異的能力,加入當時主導全球圖像電腦市場的 SGI 公司,任職於 Alias|Wavefront軟體部門,這是當今主流電腦 3D 繪圖軟體 Maya 的起源。在 Autodesk 從事研究多年後,目前被人工智慧及電腦視覺居領導地位的 NVIDIA 公司延攬,從事高階研究工作。
www.josstam.com


SIGGRAPH Asia 產業發展與創新論壇主席梁幸堯活動致詞
NVIDIA 電腦圖學博士 Jos Stam 暢談 30 年的研究之路
Jos Stam 認為藝術、數學、程式,是 CG 構成的三大要件

曾在 Autodesk 擔任資深主任科學家將近十六年的 Stam。因為尋求改變,所以在加入 NVIDIA 之前自我沉潛了一年,思考接下該做些什麼。過程中他和許多公司談過,但最終加入 NVIDIA 對他來說,可是再自然不過的事情。「我喜歡他們背後所代表的精神,NVIDIA 對於研究新技術、想法抱持著非常開放的態度。」Stam 在 NVIDIA 除了將持續研究新項目之外,他豐富的電腦圖學經驗,也為許多部門的研究項目帶來激盪。

放眼 AI 人工智慧

在訪談的過程中,Stam 表示自己很喜歡學習新技術,這也是他離開 Autodesk 的另一個原因。他近期會將目光放在 AI 人工智慧上,或是電腦繪圖可以用 AI 來做些什麼。「我們知道數學是由許多參數組合而成的,而 AI 也是一種數學。我想探索 AI 的原因,是因為以前我做的各種流體特效研究,都能夠套用在 AI 上,可以做出各種不同於神經網絡的模擬。並試著學習控制流體。」即便這一切都還在非常初期的階段,但這也是「研究」有趣的地方,你能夠盡情探索,而如果你能夠研究出某種對公司或產業帶來衝擊性的變革,那你就中了大獎!

談到近期非常火紅的 AI 人工智慧技術「Deepfake」,先不論它對社會帶來哪些好或壞的影響,但對於 CG 產業來說,在臉部置換的需求上看起來十分有用。Stam 表示,因為它最終的成果看起來非常驚人,讓許多人覺得 Deepfake 很容易做,但因為它是基於 GAN「生成對抗網絡」(Generative Adversarial Network, GAN)系統,實際上很難被控制。對 Stam 來說,做研究的最終目的是要能夠獲得掌控,他認為 Deepfake 技術目前太過熱門,已經有太多人在研究它了,除非能夠找出那關鍵的突破點,否則還是會從其它方面著手。

我總是對人們說追尋你的熱情,試著探尋不同的道路。即便它可能會為你帶來麻煩,但這就是研究的精神。這也是為什麼 NVIDIA 在各個領域的圖學研究能夠獨佔鰲頭,對於新點子、研究都保有非常開放的態度。

Jos Stam

投身產業,解決實際的問題

Jos Stam 博士研究的項目非常多,從流體、模型細分技術,包含 Maya nCloth 的前身 Nucleus。在如何決定研究項目的方式上,他表示大致上分成兩種,他以Subdivision Surface與流體模擬為例。「當我在研究流體技術的時候,當時我是利用其它研究的空檔之餘所做的。因為我觀察到自然界中的雲煙、火焰、海洋,它到底該如何在 CG 中做出來、控制它。我覺得這真得很酷!所以算是我個人興趣所做的研究。但 Subdivision Surface 是當時我與團隊成員,被賦予任務要讓這個技術能實際被應用。有趣的是,以我個人興趣所開發的流體模擬技術,最終也成為被產業和許多人使用的產品。」

Stam 的這兩項技術研究對未來 30 年的電腦繪圖產業帶來非常大的貢獻,像《駭客任務》中的 CG 衣料正是多虧了 Stam 與他的夥伴 Duncan Brinsmead,當時他們把 nCloth 的一段 Demo 影片給時任 Digital Domain 的策略VP Kim Libreri 看,展現數位布料能不需額外的運算,就能即時與物件產生互動。Stam 更表示,這也是為什麼他只考慮在公司產業中做研究,而非在學校或學術單位當中。「在公司產業中我能獲得實際的問題,你能夠把新的想法放到產品當中,更容易滿足自己的成就感。但在產業中工作,也代表有更大的壓力,萬一你再也無法研發出新的技術呢?那你就只能做別人要求你做的事,那這對我來說就會有點無趣了。」

我並不會持續把舊的技術做精進。我就像埋下一顆種子,讓更多人去以我的解決方案為基礎,開發出更多不同的技術應用。

Jos Stam

談到平常是否有看電影的習慣,Stam 很喜歡在 Netflix 看各種影集。反倒是較少去電影院看院線片,真要看的話,也只是為了觀察電影中視覺特效。「我習慣把聲音開成靜音,只觀察畫面中各種元素。現代的電影中充斥著許多 CG,但我感覺愈看得出 CG 元素的電影,通常故事都不會太好。但《駭客任務》卻是一大特例,也是我最喜歡的一部電影。」1993年的《侏羅紀公園》也是另一部讓他大開眼界的作品。有趣的是,當時 Stam 與他的太太在看電影時,以為做出這些畫面就是 Stam 的工作,而 Stam 則說這是遠高於他在做的事情。「 我們研究者並無法做出這些視覺特效,我們為藝術家創作工具,同時震懾於這些藝術家所做的事情,這正是電影製作中最具魔力的地方。」

成為藝術與程式溝通的橋樑

從小並非傾心於程式設計的 Stam,其實是喜歡畫畫,並非常崇拜達利大師的作品。但因為哥哥的一句話「你能夠利用程式設計來賺錢。」說服了他去學習電腦程式。也因此了解到程式的概念,以及它的強大之處。在藝術和程式都浸淫過的 Stam,能夠以藝術家的思考方式去做出這些技術研究。「程式設計師與藝術家的思考方向是不同的,例如藝術家並非會在意天空為什麼是藍色的,他們更在意天空能否有戲劇性的展現,而我能夠成為藝術與物理模擬之間搭起一座橋樑,也是我工作中的一大樂趣。」

直到現在常常有人問 Stam 為何不繼續畫圖、創作。而他自我解析,以前他在畫畫的時候,並非是想呈現出某種意境,而是因為他想學習畫家的技法是怎麼辦到的。程式設計也是,你會重覆使用程式碼,然後試著以自己的方式重新建構,就像是畢卡索說的,「傑出的藝術家模仿,偉大的藝術家盜竊。」重點在於你是否有能力內化成為屬於自己的作品。

成為藝術與程式溝通的橋樑

除了持續參加更多活動、認識更多人之外。Stam 把明年目標放在學習 AI,以及它能為 CG 帶來哪些應用。而他更遠大的計畫,則是思考未來 30 年的電腦圖學會變成怎樣的呢?「我們從粗製像素的遊戲畫面發展到現在高度擬真的視覺效果。當然,我們能夠不斷提升畫面的解析度,這完全是不會有限制的,但愈高像素的畫面並不一定是好的,有時候你呈現愈少的資訊,人類的腦袋反而能感受到更多訊息,人們更能夠擁有專屬於自己的體驗。所以,未來30年會怎麼發展,是更讓我感到興奮期待的。」

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