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Blender渲染App最佳实践

更新时间:2019-09-05 12:54:03

本篇主要是介绍如何将渲染软件 Blender 创建成 BatchCompute 的 App,并通过此 App 提交 Blender 渲染作业。

Blender 是目前最流行的一款开源的跨平台全能三维动画制作软件,提供从建模、动画、材质、渲染、到音频处理、视频剪辑等一系列动画短片制作解决方案。 具体介绍可以看这里:https://www.blender.org/features/。

1. 准备工作

(1) 开通服务

如果已经开通,请忽略此步骤。

(2) 地域的选择

本篇例子所有阿里云服务都需要使用相同的地域。

本篇例子使用地域: 华南1(深圳)

(3) 准备OSS Bucket

本篇例子假设创建的 bucket 名称为:blender-demo, 地域在华南1(深圳)。

注意: 使用批量计算时,地域需要和 OSS bucket 的地域相同。

注意: 实际操作时,需要将例子中的bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。

2. 制作 Blender Docker 镜像

(1) 创建一个Dockerfile文件

文件名:Dockerfile, 内容如下:

  1. FROM ubuntu:latest
  2. MAINTAINER your-name<your-email>
  3. # 更新源
  4. RUN apt update
  5. # 清除缓存
  6. RUN apt autoclean
  7. # 安装
  8. RUN apt install python python-pip curl pulseaudio blender -y
  9. # 启动时运行这个命令
  10. CMD ["/bin/bash"]

(2) build

  1. docker build -t ubuntu-blender ./

等待完成,然后使用下面的命令查看是否有 ubuntu-blender

  1. docker images

(3) check

  1. docker run -t ubuntu-blender blender -v

显示:

Blender 2.79 (sub 0)

记住此版本信息,下面要用到。

3. Docker镜像上传

您需要将 ubuntu-blender 上传到 BatchCompute 支持Registry。

BatchCompute支持2种Registry:阿里云的 CR(Container Registry)和阿里云的OSS。

选择一种即可,推荐第一种: CR。

如何上传,请参考这2篇文档:

docker 镜像上传到CR

docker 镜像上传到OSS

假设已经上传到CR(地域:华南1-深圳),名称为: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/batchcompute_test/blender:1.0

4. 创建 App

BatchCompute 提交作业,需要配置很多参数。BatchCompute 提供的 App 模板机制,让用户很方便预设参数默认值,提交作业时,只需填写少量参数即可。

下面我们来创建一个 Blender 渲染 App。

(1) 开始创建 App

打开批量计算控制台: https://batchcompute.console.aliyun.com

1

填写基本信息

Docker 镜像名称,填写您已经上传到CR的镜像名称,如: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/batchcompute_test/blender:1.0

2

运行时参数

只需修改 实例类型为 8核16GB规格,其他的默认即可。

3

(2) 命令行和参数配置

4

命令行填写:

  1. python -c "import os;import sys;sys.path.append('/home/scripts/'); from framer import parseFrames; frames=parseFrames('${frames}'); framestr=','.join(map(lambda x:str(x), frames)); s='blender -b /home/input/${scene_file_path} -o /home/output/result/${output_name_format} -F ${format} -f %s' % framestr; print('exec: %s' % s); os.system(s);"
  • ${..} 都是变量,可以作为输入和输出参数。在使用此App提交作业的时候,传入的参数将替换掉这些变量。

  • 参考文档 Blender 2.79 命令行参数

输入参数

注意: 实际操作时,需要将例子中的bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。

名称 默认值 允许覆盖 本地目录绝对路径 备注
scripts_oss_folder oss://blender-demo/scripts/ /home/scripts/ 输入oss目录路径,该路径将挂载到虚拟机的/home/scripts/,应该包含要渲染的 framer.py 文件, 如: oss://bucket/scripts/
input_oss_folder /home/input/ 输入oss目录路径,该路径将挂载到虚拟机的/home/input/,应该包含要渲染的.blend文件, 如: oss://bucket/input/
scene_file_path 渲染场景文件的路径,相对于input_oss_folder的目录路径, 如:a.blend 或者 folder_name/a.blend
frames 支持连续帧:”1-10”, 支持多帧(逗号隔开,无空格):”1,3,5-10”
format PNG 渲染输出格式,支持: TGA,RAWTGA,JPEG,IRIS,IRIZ,AVIRAW,AVIJPEG,PNG,BMP
output_name_format ####.png 输出文件名,#会被替代为帧序号,不足位补零。举例: test_###.png 变成 test_001.png,可以在前面加目录名: test/test_###.png

输出参数

名称 默认值 允许覆盖 本地目录绝对路径 备注
output_oss_folder /home/output/ 输出oss目录路径, 如: oss://bucket/output/

环境变量

环境变量可以不用配置, 直接提交即可。

4. 提交渲染作业

在App列表中可以看到已经创建好的 ubuntu-blender, 点击”提交作业”。

5

(1) 准备工作

在提交作业前,还有一些准备工作。

手动上传分帧器

分帧器python代码(见附录),上传到您的OSS目录下,比如: oss://blender-demo/scripts/framer.py

手动上传blender场景文件

Blender 官网提供了好多 demo 文件: https://www.blender.org/download/demo-files/

本例子需要下载 2.79 版本(注意:要和镜像中安装的Blender版本相同。不同版本的可能渲染不出来)

6

素材下载后,解压得到目录: splash279/ 将整个目录上传到 oss://blender-demo/input/ 下面,即:oss://blender-demo/input/splash279/

(2) 开始提交作业

7

  • 实例类型要选大一点的,比如: 8核16GB。
  • 实例数量本例子填 2 个。

(3) 参数配置

注意: 实际操作时,需要将例子中的 bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。

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输入:

参数 说明
input_oss_folder oss://blender-demo/input/ 场景文件所在OSS目录
scene_file_path splash279/splash279.blend 场景文件名
frames 1-4 渲染1到4帧
format PNG 渲染输出格式,默认即可
output_name_format ####.png 渲染输出文件名,默认即可
  • scripts_oss_folder 设置了默认值,且不允许覆盖,可以不用填。

输出:

参数 说明
input_oss_folder oss://blender-demo/output/ 输出OSS目录, 渲染结果图片将保存到此目录的 result/ 子目录下

Loggin(日志目录配置):

参数 说明
StdoutPath oss://blender-demo/log/ stdout日志输出到此
StderrPath oss://blender-demo/log/ stderr日志输出到此

填好后点击提交即可。

5. 查看作业状态和结果

(1) 查看作业状态

9

(2) 查看结果

oss://blender-demo/output/result/

10

(3) 渲染时长和实例规格参考

实例规格 节点数 渲染帧数 时长
ecs.sn1ne.2xlarge(8核16GB) 2 1-4 9-12分钟
ecs.sn1ne.4xlarge (16核/32GB) 2 1-4 4-6分钟

6. 附录

分帧器代码(python):

framer.py:

  1. #!/usr/bin/python
  2. # -*- coding: UTF-8 -*-
  3. import os
  4. import math
  5. import sys
  6. import re
  7. NOTHING_TO_DO = 'Nothing to do, exit'
  8. def _calcRange(a,b, id, step):
  9. start = min(id * step + a, b)
  10. end = min((id+1) * step + a-1, b)
  11. return (start, end)
  12. def _parseContinuedFrames(render_frames, total_nodes, id=None, return_type='list'):
  13. '''
  14. 解析连续帧, 如: 1-10
  15. '''
  16. [a,b]=render_frames.split('-')
  17. a=int(a)
  18. b=int(b)
  19. #print(a,b)
  20. step = int(math.ceil((b-a+1)*1.0/total_nodes))
  21. #print('step:', step)
  22. mod = (b-a+1) % total_nodes
  23. #print('mod:', mod)
  24. if mod==0 or id < mod:
  25. (start, end) = _calcRange(a,b, id, step)
  26. #print('--->',start, end)
  27. return (start, end) if return_type!='list' else range(start, end+1)
  28. else:
  29. a1 = step * mod + a
  30. #print('less', a1, b, id)
  31. (start, end) = _calcRange(a1 ,b, id-mod, step-1)
  32. #print('--->',start, end)
  33. return (start, end) if return_type!='list' else range(start, end+1)
  34. def _parseIntermittentFrames(render_frames, total_nodes, id=None):
  35. '''
  36. 解析不连续帧, 如: 1,3,8-10,21
  37. '''
  38. a1=render_frames.split(',')
  39. a2=[]
  40. for n in a1:
  41. a=n.split('-')
  42. a2.append(range(int(a[0]),int(a[1])+1) if len(a)==2 else [int(a[0])])
  43. a3=[]
  44. for n in a2:
  45. a3=a3+n
  46. #print('a3',a3)
  47. step = int(math.ceil(len(a3)*1.0/total_nodes))
  48. #print('step',step)
  49. mod = len(a3) % total_nodes
  50. #print('mod:', mod)
  51. if mod==0 or id < mod:
  52. (start, end) = _calcRange(0, len(a3)-1, id, step)
  53. #print(start, end)
  54. a4= a3[start: end+1]
  55. #print('--->', a4)
  56. return a4
  57. else:
  58. #print('less', step * mod , len(a3)-1, id)
  59. (start, end) = _calcRange( step * mod ,len(a3)-1, id-mod, step-1)
  60. if start > len(a3)-1:
  61. print(NOTHING_TO_DO)
  62. sys.exit(0)
  63. #print(start, end)
  64. a4= a3[start: end+1]
  65. #print('--->', a4)
  66. return a4
  67. def parseFrames(render_frames, return_type='list', id=None, total_nodes=None):
  68. '''
  69. @param render_frames {string}: 需要渲染的总帧数列表范围,可以用"-"表示范围,不连续的帧可以使用","隔开, 如: 1,3,5-10
  70. @param return_type {string}: 取值范围[list,range]。 list样例: [1,2,3], range样例: (1,3)。
  71. 注意: render_frames包含","时有效,强制为list。
  72. @param id, 节点ID,从0开始。 正式环境不要填写,将从环境变量 BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_ID 中取得。
  73. @param total_nodes, 总共的节点个数。正式环境不要填写,将从环境变量 BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_COUNT 中取得。
  74. '''
  75. if id==None:
  76. id=os.environ['BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_ID']
  77. if type(id)==str:
  78. id = int(id)
  79. if total_nodes==None:
  80. total_nodes = os.environ['BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_COUNT']
  81. if type(total_nodes)==str:
  82. total_nodes = int(total_nodes)
  83. if re.match(r'^(\d+)\-(\d+)$',render_frames):
  84. # 1-2
  85. # continued frames
  86. return _parseContinuedFrames(render_frames, total_nodes, id, return_type)
  87. else:
  88. # intermittent frames
  89. return _parseIntermittentFrames(render_frames, total_nodes, id)