清华姚班毕业生开发新特效编程语言，99行代码实现《冰雪奇缘》

只用99行代码，你也可以像《冰雪奇缘》里的艾莎公主一样拥有冰雪魔法。 虽然你不能在现实世界中肆意变出魔法，但却能在计算机的虚拟世界挥洒特效。
或许你不知道，电影和动画中特效有时仅仅短短的一秒，却可能需要高性能计算机演算一周，花费惊人。 《冰雪奇缘》没有真人出演，预算却高达1.5亿美元，每一秒的镜头都是经费在燃烧。一般人想用电脑做出CG特效简直不可想象。 然而，最近一位来自中国的MIT博士，开发了一种新的CG特效编程语言Taichi（太极），大大降低了门槛。
△白色：雪；红色：果冻；蓝色：水 一个简单的物理场景，普通PC仅需几分钟即可渲染完成，相比TensorFlow提速了188倍、比PyTorch快13.4倍，代码长度只有其他底层方法的十分之一。 安装它就像TensorFlow一样容易，使用起来也是差不多： import taichi as ti
甚至，Taichi的发明者胡渊鸣同学还为此编写了完整使用教程。 关于Taichi，胡同学已经发表了多篇文章，分别被SIGGRAGH 2018、ICRA 2019、NeurIPS2019、ICLR 2020等顶会收录。 计算机图形学知名学者、北大教授陈宝权给出很高的评价：

给胡渊鸣同学点赞！一己之力开发了物理模拟编程语言 Taichi！ 像渊鸣这样如此投入写有影响力的开源代码实在是难能可贵。 像SIGGRAPH这样的，可能要投入1~2年才会有成果，论文接受率低，即使能发表出来，引用率也不高。

网友们在围观之后也纷纷表示：渊鸣大神太强了。

图形+系统+编译，真是创世的快乐。

88行代码模拟真实物理环境 正如胡同学本人所说，99行代码很短，背后的技术故事却很长。 故事的开头，要从Material Point Method（物质点法）说起。 MPM是一种在影视特效领域广受青睐的模拟连续介质方法，迪士尼的《冰雪奇缘》就用到了这项技术。
但在早期，MPM的运行速度非常慢，比如《冰雪奇缘》里安娜过雪地的镜头，据说要在集群上跑整整一个星期。 为了提高MPM的运行速度和性能，在大四毕业的那个暑假，胡渊鸣投入了Moving Least Squares MPM（MLS-MPM）的研究。
胡渊鸣的灵感是，用移动最小二乘法统一APIC（The Affine Particle-In-Cell Method）中的仿射梯度场（affine velocity field）和MPM中的变形梯度更新（deformation gradient update）两种离散化。
在宾夕法尼亚大学蒋陈凡夫教授的指导下，胡渊鸣等人完成了移动最小二乘物质点法（MLS-MPM）方法的研究，不仅实现了新的应力散度离散化，使MPM的运行速度快了两倍，还成功模拟了MPM此前并不支持的各种新现象。 比如材料切割：
刚性体的双向耦合：
这项成果最终发表在了SIGGRAPH 2018上。 为了进一步证明MLS-MPM的简易性，胡渊鸣用88行C++代码实现了MLS-MPM的demo。（代码详情请戳文末 taichi_mpm 项目链接）。 这个88行版本后来也成为了入门MPM的必备参考实现。
乾坤（ChainQueen）可微物理引擎 2017年的夏天结束之后，胡渊鸣正式进入MIT读博。 这时候，胡渊鸣又迸发了新的灵感：求出MLS-MPM的导数。有了导数，就能只用梯度下降来优化神经网络控制器。 在这一思想的指导下，ChainQueen诞生了。 胡渊鸣解释说，chain是为了纪念他在求导过程中被链式法则折磨的经历，而ChainQueen则与乾坤谐音。 乾坤基于MLS-MPM，是一种针对可变形对象的、实时的可微混合拉格朗日-欧拉物理模拟器。该模拟器在前向仿真和反向梯度计算中均实现了高精度。
这项研究发表在了ICRA 2019上，胡渊鸣也以此完成了硕士论文。 DiffTaichi 随后，胡同学将工作又推进一步，提出了可微分编程DiffTaichi，被ICLR 2020收录。 在这篇文章的代码中，胡同学创建了10个不同的物理模拟器，并根据现有基准对其性能进行基准测试。 Taichi中的可微分编程，可以通过蛮力的梯度下降有效地优化神经网络控制器，而不必使用强化学习。 10种可微分模拟器中的大多数模型可以在2-3小时内实现，而且大部分不需要GPU。这些示例中，弹性体、刚体、流体、光线的折射、弹性碰撞，常见物理环境应有尽有。 第一个示例可微分弹性对象模拟器，经过我们的实测，在2017版13寸的MacBook Pro上也能运行，而且完成优化只需不到十分钟的时间：
不仅是2D，更复杂的3D弹性体也能模拟：
还有可微分的3D流体模拟器，经过450步的梯度下降迭代，已经非常逼真：
DiffTaichi模拟水对光线折射的渲染器，一张图片经过它的渲染，甚至能骗过图像分类器。经过测试，VGG16将带有水波纹的松鼠图片当做金鱼，而且认为概率为99.91%。
在强化学习的模拟环境中，刚体机器人很常见，DiffTaichi也能模拟：
DiffTaichi还能模拟多个物体的复杂场景，比如台球：

用Taichi语言编写的模拟器大大简化了代码，可微分弹性对象模拟器只用了110行代码，而直接用CUDA编写则需要490行。
同时，Taichi的速度还很快，相比CUDA版本几乎没有什么损失，比TensorFlow快了188倍，比PyTorch快13.4倍。
而且神经网络控制器一般只需要几十次迭代，即可完成优化。 为何做Taichi 谈到为何要做Taichi，计算机图形学一直缺乏像TensorFlow那样的通用工具，每个要从事开发的人都必须了解基本原理，才能去做编程。 这和深度学习领域形成了鲜明的对比。 近年来，甚至有中学生，利用TensorFlow或者PyTorch，写一点代码，优化几个模型，就可以在一些顶会上发表论文，许多人看来，这是件坏事，因为让深度学习论文的含金量大大降低。 但胡渊鸣看到了另一面。他认为，深度学习这些年之所以能发展快、门槛低，就是因为有简单易用的好工具，计算机图形学让人望而却步，就是因为缺乏类似的工具，因此他开发了Taichi。 本来Taichi要做成一种单独的编程语言，但是为了方便大家使用，胡渊鸣用了一句import taichi as ti把Taichi语言假装成Python。 改成基于Python，这样做的好处不仅是降低学习门槛，还能使用很多现成的Python IDE，与numpy、matplotlib等工具库无缝衔接。 经过几个月的努力，胡渊鸣终于把Taichi改成了pypi安装包，让不同配置不同操作系统的机器都能顺利运行图形学的程序。 高一保送清华，博一6篇paper 说起胡渊鸣，这又是一位从少年时代起就熠熠闪光的“大神级”选手。 高一保送清华，竞赛生涯中，拿下APIO 2012、NOI 2012、ACM-ICPC 2013长沙区域赛、ACM-ICPC上海区域赛四块金牌，其中APIO 2012成绩是全场第一名。 2013年进入清华姚班，胡渊鸣与陈立杰、范浩强等人成为同班同学，这群年轻人的才华在这里汇聚、碰撞，与“姚班”二字相互成就。 本科期间，胡渊鸣先后前往东京大学、斯坦福大学访学，并曾于微软亚洲研究院实习，从事深度学习和计算机图形学研究。本科便有多篇论文中选CVPR、SIGGRAPH等国际顶会。 2017年，胡渊鸣进入MIT读博。入学13个月后，完成硕士论文ChainQueen，拿到MIT硕士学位。博一期间，共发表6篇顶会论文。

回复 1楼audrey2018的帖子 🐮

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🐮

letgogogo 发表于 1/6/2020 11:32:27 PM

真的是牛人啊

牛人啊

为何导师都是中国人啊 ---发自Huaren 官方 iOS APP

不明觉厉， 牛

厉害

回复 1楼audrey2018的帖子 不明觉厉 牛

没看懂。。。。 就是觉得好厉害

回复5楼glcm 2017年开始读博，2019年完成硕士论文，我觉得有哪里不太对。

回复5楼glcm 2017年开始读博，2019年完成硕士论文，我觉得有哪里不太对。
aiyamayayongle 发表于 1/7/2020 12:45:15 AM

按博士生录取，途中顺便拿个硕士学位在很多学校很正常

太極（Taichi）是一個開源的計算機圖形庫，它旨在提供易於使用的計算機圖形學基礎架構，並提供了 40 多份計算機圖形學重要研究的實現。出於效率的考慮，太極本身是由 C++ 構建的，但用 Python 包裝了接口。 c++的效率加上Python的简洁等于Taichi?

笑死了，相当于一个script而已，国内想出名都想疯了。

太極（Taichi）是一個開源的計算機圖形庫，它旨在提供易於使用的計算機圖形學基礎架構，並提供了 40 多份計算機圖形學重要研究的實現。出於效率的考慮，太極本身是由 C++ 構建的，但用 Python 包裝了接口。 c++的效率加上Python的简洁等于Taichi? 冰雪奇缘 发表于 1/7/2020 1:56:00 AM

笑死了，相当于一个script而已，国内想出名都想疯了。

hr717 发表于 1/7/2020 12:21:04 PM

你有看过tachi的源代码没有？

他用c++写了一个tachi的库，然后自己又用python外包之后方便使用。
他自己写还写了很多物理特性的实现。

这就是一个wrapper加些library，big deal？这就是开发了新语言？ 世纪玩笑啊😂

你有看过tachi的源代码没有？ 他用c++写了一个tachi的库，然后自己又用python外包之后方便使用。 他自己写还写了很多物理特性的实现。 minqidev 发表于 1/7/2020 12:49:00 PM

这就是一个wrapper加些library，big deal？这就是开发了新语言？ 世纪玩笑啊😂
hr717 发表于 1/7/2020 1:31:38 PM

就是开发了一个库呀。一看到import as就知道是啥了。小编不懂瞎写而已。

但是速度提高这么多还是很了不起的，确实是big deal。

笑死了，相当于一个script而已，国内想出名都想疯了。

hr717 发表于 1/7/2020 12:21:04 PM

难道说的不是c++也是他写的，再加了python wrapper？都是他自己写的吧？
但不管怎样，这样怎么也不是新语言。。。

虽然不是很懂，但是看到一帮人嘲笑人家，觉得很是恶心，难道你们自己都很有本事吗？说人家代码就一script什么的，看懂人家的重点是什么了吗？大幅提高速度，能够在低运力设备运算才是真正的卖点。那个打包成简易计算机语言让人人可以access，是锦上添花。而且做成开源，惠及普罗大众，也不是尔等酸葡萄的眼界可以比的。

没看明白，但是觉得好牛

你有看过tachi的源代码没有？

他用c++写了一个tachi的库，然后自己又用python外包之后方便使用。
他自己写还写了很多物理特性的实现。

minqidev 发表于 1/7/2020 12:49:44 PM

有Python封装的C++实现图形特效库，非常牛了，不过不能算做新语言，不过对记者没法要求表述准确。

厉害厉害啊

今天早上有人发这个让我试试呢。 前面质疑的，不要！ 这是用数学模拟优化物理模型，利用各种算法加快速度计算物体在空间的状态，提供图形显示，然后提供简洁Python接口。这是很难很难的！！！上面任何一个内容都很难。 共轭梯度，牛顿/拉格朗日，我有空贴图上来你们看看呗。

不知道为什么要跟tensorflow和pytorch比。功能完全不一样。还是一个很好的开源项目的

单纯就是觉得CG难，全是数学，以前修过一门基础课，差点要了命。脑子不够使的真是学不来。

感觉姚班广告有点儿多

昨天去他自己的网站大致看了看，他自己还是挺谦虚的，在网站上明确说了他的工作是建立在好几代前辈的基础上完成的，他只是有幸成为了最后一个接棒者完成了这个接力项目。 结果被不太懂行的小编一写，他成了改变整个CG领域的巨人，他看到小编的这文章大概也会有点无语吧。

前几天看到报道了特意跑去网站上观摩了一下 又牛又帅 特别服气

今天早上有人发这个让我试试呢。 前面质疑的，不要！ 这是用数学模拟优化物理模型，利用各种算法加快速度计算物体在空间的状态，提供图形显示，然后提供简洁Python接口。这是很难很难的！！！上面任何一个内容都很难。 共轭梯度，牛顿/拉格朗日，我有空贴图上来你们看看呗。
qiqi_hua 发表于 1/7/2020 3:30:14 PM

求科普 最近华人大水太厉害 要些硬知识洗脑 ---发自Huaren 官方 iOS APP

真是牛

按博士生录取，途中顺便拿个硕士学位在很多学校很正常

letgogogo 发表于 1/7/2020 12:55:59 AM

对，再正常不过。
我当时也有机会拿个硕士，基本就是花$100手续费之类的。我想着反正我要读博，就不拿了。正儿八经的家喻户晓的大学。

为何导师都是中国人啊 ---发自Huaren 官方 iOS APP
glcm 发表于 1/7/2020 12:00:14 AM

导师是中国人 咋嘛着你呢？

回复 22楼qiqi_hua的帖子 等, 好奇呢！

太牛了！

不明觉厉 +1

太牛了！

虽然不是创建新语言，但还是很厉害的，这里面全是数学，我们这种学渣看着头都大。

拜托朋友今天运行了例子，真是不错。普通laptop，60% processing power加GPU加速。FPS设立低一些，完全不需要cluster，不需要上G colabs。 有空我做个流体和刚体的例子。真的想说，天外有天。做这个需要牛人！能够开源，那是何等气概！本科文章上CVPR这些。 我做IT很多年，得益于开源很多很多；也得益于github/StackOverflow/etc，还有辛辛苦苦义务维护各种开源库的，Sophus，Eigen，OpenCV，SQLite, xxxSLAM. 当然可以质疑他们，但是不要轻易的贬低。

外行，不懂。有哪位愿意详细说说？

不明觉厉，赞一个

这个中文硬翻译看着太累了😓 “这和深度学习领域形成了鲜明的对比。”

虽然不是很懂，但是看到一帮人嘲笑人家，觉得很是恶心，难道你们自己都很有本事吗？说人家代码就一script什么的，看懂人家的重点是什么了吗？大幅提高速度，能够在低运力设备运算才是真正的卖点。那个打包成简易计算机语言让人人可以access，是锦上添花。而且做成开源，惠及普罗大众，也不是尔等酸葡萄的眼界可以比的。
OatmealNuts 发表于 1/7/2020 2:06:43 PM

我告诉我家的，某人说呵呵，安娜和雪人也是99行吗？

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试了试，不错。