Show HN: Rendering 18,000 videos in real-time with Python
3 days ago
- #computational-art
- #python-optimization
- #video-rendering
- 该项目需要创建一种图像，其中每个像素都是一段视频，这需要巨大的计算资源。
- 最初的挑战包括渲染一个2千兆像素的视频，需要2513GB内存，在Python中每帧耗时11分钟。
- 技术1：Mip-mapping通过减少远处物体的细节，将渲染速度提升1024倍。
- 技术2：Culling技术忽略屏幕外元素，节省处理能力并支持更高缩放级别。
- 技术3：使用Numba和PyGame绕过Python的限制，将渲染速度提升至120 FPS。
- 技术4：纹理流和动态分配通过仅加载可见瓦片优化了RAM使用。
- 高级优化包括LRU缓存、预取和精细调整的启发式方法，以高效管理RAM。
- 最终系统能以最少的RAM实时渲染视频，展示了一集《公园与游憩》，其中每个像素都是该剧的一帧画面。
- 该项目利用多线程进行解码、马赛克生成、瓦片流传输和渲染，所有步骤在Python中同步进行。