本文刊發于《現代電影技術》2025年第4期

專家點評

《有向無環圖（DAG）架構在影視特效與后期制作中的應用研究》一文立足影視工業化進程中傳統工作流的效率瓶頸問題，系統剖析了DAG技術的核心優勢及其在任務調度與計算優化中的創新潛力，提出了跨軟件統一任務調度的技術框架，對行業流程自動化升級具有重要實踐價值。研究通過解構主流數字內容創作（DCC）軟件（如Houdini、Maya）的DAG架構局限性，結合電影《阿凡達》等案例量化效率損耗，揭示了復雜依賴關系對制作周期的制約，為技術方案設計提供了實證支撐。論文創新性地提出基于通用數據標準與全局調度引擎的跨軟件協作框架，通過Kahn算法實現動態依賴管理，將圖論算法與影視工業場景深度融合，突破了傳統封閉架構的協作壁壘。研究未局限于技術改良，而是前瞻性地規劃了DAG與AI、云原生技術的結合路徑，其動態資源調度邏輯為未來智能預測與優化預留接口，展現出技術框架的可擴展性。此外，論文提出的標準化數據協議與全局資源庫機制，為解決影視多環節協作中的數據孤島問題提供了可復制范式。該研究兼具理論深度與實踐導向，為影視工業的智能化轉型提供了關鍵技術支撐與標準化思路，推動了技術工具與藝術生產流程的有機融合。

——丁友東

教授

上海大學上海電影學院黨委書記

上海電影特效工程技術研究中心副主任

作 者 簡 介

王　璇

北京天工異彩影視科技有限公司聯合創始人，主要研究方向：影視制片制作管理、AI在影視行業的結合與應用、文化與數智科技融合。

北京天工異彩影視科技有限公司副總經理兼首席技術官，主要研究方向：影視制作技術、數字多媒體制作技術、生成式人工智能、虛擬現實電影、影視文旅等。

周輝

摘要

針對影視特效與后期制作中傳統工作流因依賴關系復雜化導致的效率低下問題，本研究探討了有向無環圖（DAG）架構的核心特性及其在任務調度與計算優化中的應用價值，并提出一種跨軟件的全流程統一任務調度框架，以解決行業協作與資源管理的關鍵瓶頸。通過分析Houdini、Maya、Nuke等主流數字內容創作（DCC）軟件的DAG架構，研究其在任務調度、并行計算與動態擴展方面的實現方式，并結合影視制作全流程需求，設計基于DAG的統一框架，涉及通用數據標準、全局任務調度引擎與資源庫等，同時采用Kahn算法實現拓撲排序與動態依賴管理?？傮w而言，DAG架構憑借其無環依賴、拓撲排序與動態擴展能力，為影視制作提供了高效的任務調度與計算優化方案，未來仍需進一步解決跨軟件兼容性與標準化問題，并結合AI與云原生技術，最終實現全流程自動化，為影視工業化發展提供技術支撐。

關鍵詞

有向無環圖（DAG）；影視特效；后期制作；全局任務調度；動態依賴管理

1引言

基于圖層或時間軸的傳統工作流雖然在早期特效制作中發揮了重要作用，但隨著任務規模擴大與依賴關系復雜化，其效率瓶頸日益凸顯[1]。尤其是在處理復雜鏡頭與高分辨率計算任務時，傳統工作流依賴全局計算，任何局部調整均可能導致整個任務的重建，大幅增加了制作時間與計算資源消耗。以《阿凡達》（2009）為例[2]，其流體特效制作中，傳統粒子系統因無法動態調整粒子間的依賴關系，每次修改均需全局重建，導致制作過程中浪費約35%的時間。為解決這一問題，Naiad等流體模擬系統引入了基于節點的工作流與動態依賴鏈技術，即有向無環圖（Directed Acyclic Graph，DAG）架構，實現了流體特效的實時編輯與高效計算，避免了傳統流程中的全局重建問題，顯著提升了制作效率與靈活性。

DAG架構作為一種高效的可視化表示方法[3]，已在影視特效與后期制作中得到廣泛應用，其通過一種清晰表示任務間依賴關系的方法，避免了循環依賴問題，同時支持并行計算與動態調整，極大優化了計算流程。在3D建模、流體模擬、材質編輯與數字合成等領域，DAG架構已成為提升制作效率與資源利用率的核心技術。

本文旨在探討DAG架構在影視特效與后期制作中的應用，結合主流數字內容創作（DCC）軟件的具體實現，分析DAG架構在任務調度、資源管理與計算優化中的技術優勢，并提出一種基于DAG架構的全流程解決方案，以期為影視行業提供更高效、更靈活的計算框架，并為未來影視制作技術的發展提供理論支撐與實踐參考。

2DAG架構在影視制作領域中的應用概覽

DAG架構作為一種數據結構和任務調度方法[4]，已廣泛應用于多種DCC軟件，尤其是在影視特效與后期制作中，DAG架構能顯著優化計算效率，解決傳統工作流中面臨的諸多瓶頸問題[5]。表1是DAG架構在主流DCC軟件如Houdini[6]、Maya[7]、Nuke[8]與Blender[9]等的應用調研信息，包括軟件發布年份、DAG架構引入時間、可應用的影視特效任務領域及任務調度、資源管理與計算優化等方面特性總結。

表1　DAG架構在主流DCC軟件中的應用概覽

調研發現，除After Effects外，主流DCC軟件已普遍支持DAG架構。After Effects在Stardust[10]等插件有所實踐。Stardust插件通過可視化節點界面自由組合粒子發射器、力場、形態、材質等模塊，實現類似Nuke或Blender的節點操作邏輯，可制作高度定制化的視覺效果，比After Effects自帶的Particle World功能更強大。

2.1 Houdini中的DAG架構應用

Houdini是電影3D特效制作軟件之一，其在流體模擬、粒子系統與程序化建模領域表現突出。Houdini的工作流本質上基于節點系統，整個制作過程通過創建和連接不同功能節點來構建任務依賴鏈，該依賴鏈便是一個典型的DAG架構。

在Houdini中，每一節點代表一個計算單元，節點間通過連線表示任務依賴關系，DAG架構確保了每一節點的計算順序不會違反任務間的依賴邏輯。通過DAG架構，Houdini能實現任務的并行計算，提高資源利用效率，特別是在復雜特效的處理上，DAG架構使用戶可局部調整某一節點，而不會影響整個特效流程，這種精細化控制大大提升了制作效率。

Houdini的DAG架構不僅支持流體、煙霧、火焰等復雜物理模擬，也在材質編輯與渲染工作流中扮演著重要角色。用戶可通過DAG架構清晰查看整個項目的計算依賴關系，實時調整節點以優化計算資源分配，極大提升創作能力、效率和靈活性。

2.2 Maya中的DAG架構應用

Maya作為一款經典的三維動畫與建模軟件，其節點系統同樣基于DAG架構。Maya中的DAG架構是對場景層級關系的一種高效表示方法。Maya的DAG層次結構用于管理3D對象、骨骼、約束與動畫等元素間的依賴關系，其保證了這些元素間關系不形成循環，從而實現高效的計算與渲染。

在Maya中，DAG架構也被廣泛應用于建模、動畫、約束和渲染等領域。DAG架構在Maya中的最大優勢在于其能有效進行資源調度與計算優化。尤其是Maya新一代節點式可視化開發系統Bifrost，作為一款強大的多物理場模擬框架（涵蓋流體、氣體、剛體等），其核心設計與DAG架構深度結合，通過節點化數據流實現高效復雜的動力學模擬。Bifrost將物理模擬過程抽象為可視化節點網絡，每個節點代表一個計算模塊（如發射器、碰撞體、解算器），并通過DAG架構層級明確數據流向與依賴關系。例如，液體模擬中，幾何體輸入、體素化處理、流體解算及輸出網格等步驟均以節點串聯，確保參數調整實時傳遞且避免循環依賴，同時支持非破壞性編輯與分層控制。

借助DAG架構的層級化管理，Bifrost能無縫集成至Maya場景中，與其他元素（如角色動畫、燈光、攝影機）聯動。例如，角色運動可通過DAG架構節點驅動流體發射器，而模擬結果（如液體形態）又能作為幾何體數據返回場景，供渲染器調用。

這種基于DAG的架構允許用戶通過節點連接自由擴展功能，通過局部重算減少全局更新的模式，大幅提升了模擬效率，增強了流程靈活性，使Bifrost成為處理電影級流體、爆炸、煙霧等特效的高效工具。

2.3 Nuke中的DAG架構應用

Nuke作為業內常用的數字合成軟件，其DAG架構應用主要體現在對合成節點的管理和計算優化。Nuke的工作流是基于節點的圖形化界面，用戶通過添加、連接和調整不同節點來實現圖像合成、色彩校正、遮罩生成等任務。

在Nuke中，DAG架構幫助用戶管理各合成節點的計算順序，避免了傳統合成方法中可能出現的計算重復與無效渲染問題。DAG架構的最大優勢體現在合成任務的并行處理上，通過明確節點間的依賴關系，Nuke能優化渲染流程，減少計算時間。

對于復雜的合成任務，Nuke通過DAG架構能快速定位出需要更新的節點，僅對被修改的節點進行重新計算，而非從頭開始重新渲染整個合成流程。這使Nuke在處理高分辨率素材或復雜特效時具備了極高的效率，尤其在電影電視節目的制作中，Nuke的DAG架構被證明是一個至關重要的技術支撐。

3DAG架構核心特性

DAG架構的設計和應用有3個重要核心特性，包括拓撲排序、無環路依賴、動態可擴展性，這些特性使其在復雜計算和任務調度中的應用變得尤為重要。

3.1 拓撲排序

拓撲排序是DAG架構的一種重要操作，其用于將DAG架構中的節點排序，使每個節點都位于其依賴節點之后。拓撲排序是DAG架構的線性排序，不同于普通圖的任意排序，拓撲排序具有約束條件，即每一節點的前驅節點都必須出現在其之后。在影視后期制作中，拓撲排序可用于確定任務執行的順序，確保依賴關系被正確遵循，從而避免任務沖突或數據錯誤。

3.2 無環路依賴

DAG架構的優勢之一是其無環特性。架構中不允許存在環路，這保證了任務調度的無死鎖性。在影視制作場景中，任務間的依賴關系往往異常復雜，如果存在環路（即任務依賴互為前置和后置），則會導致任務無法執行，造成死鎖和資源浪費。DAG架構通過消除這種循環依賴，復雜的特效、動畫或渲染任務才可順利執行。

3.3 動態可擴展性

DAG架構具有較強的擴展性。隨著新的任務被添加，DAG架構可靈活地插入新節點，并重新調整現有節點的依賴關系。對于影視制作中的復雜任務，隨著項目的推進，新的特效、鏡頭信息、計算資源等可能不斷添加，DAG架構可保證新的任務順利融入現有流程，同時不會破壞任務調度的邏輯結構。因此，DAG架構非常適用于大規模項目中的任務管理與調度。

4 一種基于DAG架構的全流程統一任務調度框架

主流DCC軟件大多是獨立且封閉的，這使跨軟件、跨流程的協作面臨諸多挑戰。不同軟件間的DAG架構缺乏通用性和兼容性，在特效電影制作的全流程中，數據交互和任務協作成為瓶頸。對此，我們提出一種基于DAG架構的全流程統一任務調度框架。

4.1 面臨的主要問題

行業內DCC軟件的封閉架構帶來了不少問題，具體而言主要包括以下三點：

（1）數據交互障礙

特效電影制作通常包括多個階段，如中期拍攝采集、后期特效制作以及最終渲染等[11]。每一階段通常由不同的軟件負責，而各軟件間的數據格式和任務依賴關系無法直接對接[12]。比如，中期拍攝采集階段使用的特定軟件所生成的數據，難以順暢地傳輸到后期特效制作軟件中。由于格式不匹配，或缺乏統一的任務依賴關系描述，數據轉換過程不僅耗時且容易出錯，增加了制作成本和時間[13]。

（2）任務協作難度大

缺乏跨軟件、跨階段的任務協作機制，使整個制作流程的調度難以形成合力。例如，在特效制作過程中，流體模擬可能在Houdini中完成，角色動畫則可能在Maya中完成，但這兩個軟件的DAG架構無法直接共享任務信息并計算結果，導致需要繁瑣的數據導入和格式轉換過程。這種低效的協作方式增加了制作難度，并可能影響項目的進度和質量。

（3）資源調度與管理問題

渲染農場隊列管理是特效電影制作中重要的一環。然而，由于不同軟件的資源調度機制并不統一，渲染任務的資源分配常常面臨效率低下的問題。特別是在渲染復雜特效時，實現針對渲染任務優先級、資源需求及渲染農場實時狀態的動態調度，是當前渲染農場管理過程中亟待解決的難題。

4.2 全流程化的解決方案

為解決上述問題，一種基于DAG架構的全流程或全局統一任務調度框架顯得尤為必要。該框架通過構建一個通用的數據標準和全局任務調度引擎，或可實現特效電影制作中各個環節的高效協作和資源優化。實現框架的3個核心思路如下：

（1）通用數據標準的建立

該框架的核心在于通過統一的數據標準，對不同階段、不同軟件產生的任務節點進行統一描述。在中期拍攝采集階段，通過特定的接口和轉換工具，將拍攝素材、相機參數、場景信息等數據規范化，并將其映射至DAG架構中的相應節點。無論使用何種拍攝設備或采集軟件，數據都能以一致的方式進行傳輸與處理，確保后續環節能順利運用這些數據[14]。

例如，在后期特效制作過程中，Houdini中的程序化建模結果可通過統一的DAG架構接口無縫傳輸至Maya中進行角色動畫合成。借助統一的數據標準，不同軟件間可直接共享任務信息，避免繁瑣的數據轉換過程。

（2）全局任務調度引擎的設計

通過引入一個全局任務調度引擎，可對特效電影制作全流程中的任務進行統一調度。該引擎基于拓撲排序算法，確保每個任務按照依賴關系正確執行。中期拍攝采集階段完成后，拍攝數據自動進入全局任務隊列，并根據后期特效制作的需求安排任務執行順序。

例如渲染農場隊列管理中的調度引擎能根據渲染任務的優先級、資源需求和實時狀態，將渲染任務動態分配至合適的計算節點。對于復雜的特效鏡頭，優先將其分配至資源較為充足的渲染節點，從而提高整體渲染效率。

（3）統一資源庫的建設

該框架還可整合各類資源，構建統一的資源庫。在中期拍攝采集階段，所有采集到的素材及元數據都被存儲在統一資源庫中，供后期特效制作和渲染農場使用。在后期特效制作過程中，各軟件所使用的材質、紋理、模型等資源也統一存儲在資源庫中，確保資源共享與復用，避免重復存儲和管理混亂。渲染農場在執行任務時，可直接從統一資源庫中獲取所需的素材和模型，避免了資源重復管理和冗余存儲問題。

4.3 框架的邏輯層級設計

從軟件工程角度看，為確保任務的高效調度、計算資源的合理分配以及數據流的控制，DAG架構通常包括4個主要層級，即用戶界面層、邏輯控制層、計算引擎層和數據存儲層，其邏輯關系如圖1所示。

圖1　基于DAG架構的邏輯層級框架

4.3.1 用戶界面層

用戶界面層為用戶提供可視化的圖形界面，便于創建、管理和編輯任務依賴鏈。此層直接與用戶交互，展示了DAG架構的節點及其關系。

（1）節點編輯器：為用戶提供一個直觀的界面，通過拖放和連接節點來構建任務的依賴關系，形成任務流的可視化圖示。用戶可靈活創建、調整和組織復雜的計算流程。

（2）參數面板：允許用戶實時調整節點參數，并預覽節點參數變化。通過動態反饋，用戶可立即看到參數調整對計算結果的影響。

（3）可視化工具：通過顏色、形狀、狀態標記等手段，顯示每個節點的執行狀態（例如已完成、正在執行或待執行），幫助用戶實時監控任務進度。

4.3.2 邏輯控制層

邏輯控制層負責管理任務間的依賴關系、任務調度和執行順序。此層主要通過算法來控制任務如何執行，并動態處理節點的增刪改操作。

（1）依賴解析模塊：基于拓撲排序算法，解析和生成任務的執行順序，確保每個節點按照其依賴的先后關系進行計算，避免數據沖突和錯誤執行。

（2）任務調度器：分配計算資源（如CPU、GPU等），根據任務的計算需求進行資源的動態調度，優化并行執行。調度器的工作目標是最大化資源利用率，減少計算時間。

（3）動態更新模塊：支持任務執行過程中節點的增刪與參數修改，并動態更新任務依賴鏈。該模塊可實時調整任務順序，以應對復雜的工作流變動。

4.3.3 計算引擎層

計算引擎層負責實際的任務計算執行。該層將各節點轉換為具體的計算任務，并執行圖像合成、渲染、仿真等操作。

（1）渲染引擎：執行圖像合成、材質計算、渲染等任務。渲染引擎處理復雜的圖像處理算法，確保高質量的圖像輸出，特別是在影視制作中，渲染引擎的高效性至關重要。

（2）物理引擎：處理流體、粒子、布料等特效的仿真計算。物理引擎提供精確的物理模擬，增強了特效的真實性和效果。

（3）數據緩存：為提高計算效率，計算引擎會在任務執行過程中緩存中間結果，進而減少重復計算的開銷，優化資源利用率。

4.3.4 數據存儲層

數據存儲層負責管理任務執行的相關數據，包括節點數據、資源庫、日志系統等。此層確保所有與任務相關的信息得到存儲與管理。

（1）節點數據：存儲節點的參數、依賴關系及執行狀態，確保任務執行的準確性和可追溯性，同時便于用戶排查、修復執行時錯誤。

（2）資源庫：包括材質、紋理、模型等共享資源，供各任務節點使用。資源庫的管理確保了資源的復用性和共享性，避免了重復的資源創建和浪費。

（3）日志系統：記錄每個任務執行的詳細日志，便于任務追蹤、性能優化和錯誤排查。日志系統支持任務的回溯分析，并提供了優化計算流程的依據。

通過這四個層級的協同工作，DAG架構實現了高效的任務調度、資源分配和計算流程控制，優化了整個制作過程的效率和靈活性。每一層級的功能密切配合，確保DCC軟件在處理復雜任務時能夠提供強大且穩定的支持。

4.4 核心調度算法設計與實現

DAG架構節點任務調度，一般有廣度優先（BFS）算法和深度優先（DFS）算法兩種。表2為兩種實現算法的特性比較。

表2　BFS與DFS算法特性對比

然而，在實際應用場景中，如Houdini、Nuke、Maya等商業軟件，或Blender、Natron[15]等開源軟件，基本采用自行設計優化的算法。我們采用了卡恩（Kahn）算法[16]，其與BFS有部分重疊，例如共享隊列數據結構的使用，可認為Kahn算法在實現上借鑒了BFS的隊列機制，但因其獨特的拓撲排序和依賴關系處理，屬于一種相對獨立的算法。兩者對比見表3。

表3　Kahn與BFS算法特性對比

可見，采用Kahn算法可解決如下問題：

（1）節點化工作流需要實時處理動態依賴關系（如節點插入、刪除、參數修改），而Kahn算法天然支持動態調整。

（2）任務調度器需高效檢測環（如循環依賴），Kahn算法通過入度表可快速實現環檢測。

（3）并行化需求，支持多線程計算，Kahn算法易于并行化。

Kahn算法對圖中入度為0的節點進行遍歷，將這些節點逐一從圖中移除，同時更新其相鄰節點的入度。通過這一過程，能確保節點按照拓撲順序被訪問，有效避免了環路依賴問題（表4）。

表4　Python代碼，基于Kahn算法實現排序

在執行上述排序后，輸出排序結果，即“拓撲排序結果: ['素材','建模','擦除', '動畫','特效','合成']”。

DAG架構模式預覽各個環節依賴關系和執行順序，如圖2所示。

圖2　流程環節依賴關系示意圖

4.5 框架實施的挑戰與前景

通過這種統一的任務調度框架，制作團隊有望更高效地管理復雜的依賴關系，減少人為錯誤，并確保各環節間的高效銜接，推動特效制作的整體效率和質量提升。盡管其潛力巨大，但實施仍面臨諸多挑戰。

4.5.1 跨軟件兼容性問題

不同軟件間的數據結構和接口規范差異較大，如何設計一個通用的數據標準以確保各軟件的DAG架構可兼容對接是一個關鍵問題。這需要開發一個統一的適配層來實現不同軟件間的無縫協作。

4.5.2 系統復雜性與性能問題

統一框架可能涉及大量任務和節點的調度，如何確保系統在高并發情況下仍能高效運行，是另一個技術挑戰。尤其是在渲染農場的動態資源調度方面，需要考慮實時計算和大規模并行計算的性能優化。

4.5.3 行業標準化與技術整合問題

DAG架構的推廣和實施需要行業內的合作與標準化，包括跨軟件的接口規范、數據交換格式等[16]。如何促使各大軟件開發商達成共識，并推動這些標準的落地，是該框架廣泛應用的前提。

隨著AI技術的不斷進步和行業標準化的持續推進，基于DAG架構的全局統一任務調度框架有望成為特效電影制作領域的一種重要發展趨勢。通過我們的共同努力，未來可能會誕生一個類似開源通用任務調度框架Luigi或Apache Airflow[17]這樣的產品，從而提高跨軟件協作效率，優化資源管理，并整合不同制作階段的任務調度，最終實現生產流程的自動化、靈活化和智能化[18]。

5 結語

DAG架構在影視特效與后期制作領域作用顯著，其核心特性，如拓撲排序、無環路依賴和動態可擴展性，有效克服傳統工作流的效率瓶頸，為影視制作流程奠定了堅實基礎。主流DCC軟件引入 DAG 架構后，極大地優化了任務調度、資源管理和計算流程，為創作者提供了更強大的創作工具，顯著提升了影視制作的效率和質量。針對當前影視制作全流程中因軟件DAG 架構獨立封閉引發的問題，基于DAG架構的全局統一任務調度框架的提出極具創新性。盡管在實施過程中，面臨跨軟件兼容性、系統性能優化及行業標準化等挑戰，但隨著數據處理技術、AI 技術和云原生技術的迅猛發展，這些難題有望逐步得到解決[19]。AI 技術的智能分析決策能力與云原生技術強大的基礎設施支持和靈活部署方式，將為基于DAG統一框架的實現提供有力支撐。未來，DAG架構有望在影視制作領域發揮更為關鍵的作用，推動影視行業邁向高效、協同、智能化的新時代，為全球觀眾帶來更多制作精良的影視作品[20]。

參考文獻

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