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[科技知识]计算机图形学毕业生怎么这么少啊？ |
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计算机图形学毕业生怎么这么少啊？ 关注问题?写回答 [img_log] 计算机科学 计算机图形学 计算机图形学和可视化 计算机劝退 计算机图形学毕业生怎么这么少啊？ |
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论文发不出，siggraph是大厂炫技。 无钱景，和其他it领域比无优势。被ai完爆。 工程量超大，画个三角形，代码上千行。这点代码隔壁已经在ai换脸了。对新人毫无吸引力。 渲染技术长期无突破。 技术难度高。数学要求不比深度学习低、领域知识比深度学习要求高的多。深度学习只要调包调参跑benchmark，md人又不用去学习和理解。我们图形才真的要“深度”学习好嘛，不会点物理、几何、光学、生物、解剖、气象、植物、天体，你说你会图形？你会啥？ 国内无工业软件。 国内游戏行业无技术含量。 国内游戏行业不被支持。 VR不成熟。CV用不到。AI是噱头。 影视等于外包，没有研发。就算是研发，国外也够惨了。 全方位劝退！ 大佬要多出来站台啊，弄个独角兽 大佬都没人，那是真的没人了，明白吗 |
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不好找工作，可选的公司非常少，需求很少。负反馈调节。 单说需求量最大的引擎岗(实际也不需要很多人)，几乎很难找到完全经验一致的，看下tx的引擎招聘都分了n多方向。 很多公司要求经验高度匹配。比如自研游戏引擎去找unity，ue4都难找。面试也是一个问题，unity和ue4技术栈和自研引擎还是有区别，自研引擎和unity，ue4面试官可能面试都不在一个频道上。 确实还是有一定难度，写个能看的demo都代码量爆炸。 比如我这个引擎demo，单纯自己写的代码都有600+kb。 |
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代码量是一部分，为了充分利用现代GPU，还要考虑线程安全。本身多线程程序就已经非常难调试，多线程+CPU+GPU更是难上加难。 既然上多线程了，你不得需要个无锁队列，无锁队列算法又非常烧脑。 图形API都发展到DX12，Vulkan，你好意思还用OpenGL或者DX11，Vulkan画一个三角形代码量都惊人。 渲染个三维模型，你不得至少了解一种3D模型格式。 为了屏蔽内部复杂性，你不得封装个给脚本使用的对象系统。 图形学不光包括渲染漂亮真实的场景，还需要高效地渲染，你不得场景剔除，遮挡剔除，视锥体剔除。 渲染个文本，你不得进行良好的布局，文本变化快，你不得想办法缓存加速。 此外，还有异步场景加载等一大堆细节要考虑。牵一发而动全身。 最后，现在是移动时代，你写的demo不得在手机上跑，往手机上移植又是一大坑。 手机GPU带宽很小，很多在PC上的做法在手机上效率很低，你不得使用Tile based算法。 我个人仅仅为了写我这个引擎demo在知乎都写了100+的专栏文章： |
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先说点好的，其实现在互联网大厂对图形学毕业生需求很大，真的基础扎实的图形学毕业生进BAT非常轻松（实证：阿里云招图形学毕业生，有兴趣可以联系我哈！） 再说说原因，第一个，图形学本身已经是理论非常完备的学科了，单从传统经典图形学理论挖掘已经很难有突破性学术成果了，所以愿意搞传统图形学的老师自然少。这个也可以从微软亚洲研究院这样的业内标杆机构的研究方向可以验证，都是在结合人工智能给传统图形学理论研究续命了。 其次，图形学是一个门槛相对比较高的学科，号称计算机三大浪漫追求之一。真的要融会贯通图形学，数学、物理也必须精通；而且图形学是一门视觉为主的学科，通常对艺术审美还有一定要求；能同时达到这个条件的人想必不是很多。 最后，图形学理论和工业界还是比较脱节的，学的是图形学理论、祖传OpenGL，可能实际工作需要立马上手做DirectX12、UE4，这就造成了很多工业界招的人其实并不是图形学出身；造成了专业冷门就业困难的假象。 从当前工业界发展的趋势看，图形学跨界应用百花齐放（与CV、AI结合）、国产自研图形产品大量兴起，图形学毕业生的出路其实越来越广阔，尤其是互联网大厂，舍得投入，不怕试错。而且图形学是一门讲究积累的学科，永远不怕失业，毕竟祖师爷们几十年前发明的核心理论到目前为止还没有失效的迹象…… |
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加个限定词“国内”，一句话总结就是产-学-研链条没有建立起来。总的来说计算机图形技术及其产业在中国整体偏空白。 在这个问题的tag里面又出现了“图形图像”这个词。。。首先图形和图像研究的是两码事，但既然提到了，我就顺带结合者计算机视觉的发展来谈一谈图形学的发展。 计算机视觉，或者说图像，AI这些方向的研究其主要目的是希望计算机来理解现实世界，这个在最近deep learning取得很大进展后，取得很大的希望，一下子从一个“实验室里的科学”变成了具有巨大应用转化的学科，并且在拥有强大的API的情况下，上手也容易，当然学生多。搞计算机视觉的同学甚至很多都对物理没什么了解，仿佛人类几百年来积累下来的这些物理模型，数学方法对他们来说都是“黑盒“。。。。比如我就见过有想用机器学习来预测排污（烟囱）附近的污染物浓度的（实际上可以跑扩散-对流仿真啊！） 也有接触过投资人看着我的星系仿真的动画问：“你们模型的数据都是哪里来的？” 计算机图形学属于吃力不讨好的研究方向， 其最终目的是在计算机中再现客观世界，研究的范围必须横跨物理，应用数学，微分几何，甚至生物科学，因为要通过计算来再现世界的运作，首先得要找到世界运作的方式，然后仔细地找出其中能够被当前计算能力表达的现象，然后寻找合适的计算方法，模型简化形式，然后再通过高度优化的编程来实现。。。整个过程，不说是计算工程中最麻烦的过程，也是集成度比较大的过程了，也许比起集成度，更麻烦的反而是专业跨度。学生必须至少去了解事物背后的物理原理和过程。远的不说，单说这一点，就令很多老师和学生望而却步了。 而事实上北美很多计算机图形学学科，是开设在“数学系“底下的（比如UCLA），很多相关方面的教授导师，也不乏应用数学，航空航天，物理，几何等方向博士毕业，所以不说明的话，你们还真以为CG是一个单纯的CS的学科么？编程能力固然很重要，但也不乏SIGGRAPH的论文就用matlab编程发的。。。 再看就业方向。。。。。北美，德国这些地方计算机图形学出来， 有： 医疗仪器 |
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医疗仪器的体渲染图形技术 渲染技术研发相关 |
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影像软件： |
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工业软件： |
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以及还有面向未来的机器人和三维打印设计软件 |
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这么多五花八门的产业，固然能消化掉并且好好利用CG这个学科毕业的人士了，也就有人会去学。 在中国，只有“游戏开发”是适合相关专业的毕业生的。。。。。。。。然而看看这些游戏， 很难讲它们需要什么CG技术。 |
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大佬们全都在疯狂吐槽，来给个正能量。 可是图形学的正反馈循环真的令人着迷。 从布料物理解算开始，到材质制作，再到渲染器实现。如果全部都能一条跑下来。带给人的正反馈效果还是十分令人愉悦的。这也是为什么辣鸡图形学仍有我辈乐此不疲的原因吧。 |
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Ps.这个布料解算是Houdini的233，物理太差了撸不动。 更新一下，现在的我会布料模拟辣！ |
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这里只讲博士生，硕士生一般2-3年，做图形学除非有CG圈名媛带或者没有文章要求，否则是找死。 因为对于绝大部分人，数值计算、几何、物理、系统性的C++编程、CUDA编程或CPU并行计算这几项全部入门根本没可能，全世界做硬核CG的（渲染、几何、物理）一张A4纸都写不满。入不了门就进不了CG名媛圈（SIGGRAPH社区，大概全球名媛加起来不到300个），做不了CG名媛再怎么混都是个野鸡。 野鸡就要从头造轮子，99%的野鸡在造轮子的时候因为脑子不够用/过气得可以入土的显卡/git上拉下来的code base跑不起来又不知道环境怎么配/被cmake等系统性编程的东西吓到/写的CPU版的代码发觉一帧跑了一分钟而quit了， 剩下1%的天选之鸡坚持吃药看心理医生把轮子造完，并把他看的第一篇硬核图形的SIGGRAPH相关工作基本读懂的时候已经博三了，这时候要开始发文章了，然后因为没有SIGGRAPH社区的大V给一些可做的方向，能发个PG或者CGF毕业已经谢天谢地了。 在图形学里，计算机是配角，主角是数值分析和物理、几何……我觉得这门学科应该划到数学系下，比如中科大刘利刚的组。 |
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因为学起来难，做起来也难，还很慢。而且国内这方面岗位少，国内产业不太行。 论文方面，siggraph一年只有几十篇，三大cv顶会都过千了。你看看这差距？ 代码量太大，灌水不容易。而且绝大多数是大厂大牛的工作。 当你三角形刚画完的时候，你同学都已经会style transfer给特朗普换脸了。 |
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08年保送直博后，确认的研究方向是neural networking + computer graphics结合，那会还没啥深度学习的事，nn基本也是半死不活的状态，之所以选这个方向一个是老板在这个方向做了十几年，sparse coding不论从理论还是生物学角度感觉都很合理，研究也挺有意思，选CG从现在来看确实有些年少轻狂，不知天高地厚，那会做nn、ml基本都是从图像入手，不论是opencv还是matlab一句imread数据就进来了，后面也基本没什么特别难coding的事情，我觉得这样做研究太low，另外一个是那年阿凡达横空出世，所以那时也立下志愿要做出这样酷炫的东西。 然而理想和现实差距是巨大的，从大四开始，补额外的数学、物理、模式识别、机器学习以及图形学相关的东西，老板曾经一度给我从理学院找来一个教授给我上物理课，然而老板的夫人其实就是物理学教授，老板的评价则是师母火候还不够。 说到这里，其实都还太涉及到图形学，想到这些都是泪。图形学这块说实话开源的极少，很多都是传统大组才能有这些积累。当时花了将近一年的时间写了一个类似于图像中imread+imshow的系统，c/c++的代码写了几万行。后面好点以后就是各种搭环境写模块，感觉把这辈子的代码都快写完了。 后来感觉外围的工作都差不多了，不像现在，当时连SGD都得自己手撸，千辛万苦出了一篇稿子，当时有几个实验效果十分惊艳，但就是没法在理论上解释通（不像现在谁管你理论通不通），几位大佬看了感觉可以达到Siggraph的最低档，我自己担心转投了EurGraph，没想到还是没中，当时因为个人和家庭的原因顿时心灰意冷，quit了博士，拿了硕士学位滚蛋，不过正好当时dl开始发力，就一头扎到自己当时一直看不起的imread行业里了。 P.S. 记得有一年valse请到我的偶像jinxiang chai上台做报告，当时已经兴奋到不能说话，手握几十篇siggraph的大拿啊，然而当时好多人在底下窃窃私语问这是谁，妈蛋的，在我心里一篇siggrpah可是要比十篇cvpr宝贵的。 你说谁还愿意做图形学？ |
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每次看到这类问题我都有点恍惚。研究领域不了解。但这技术工程领域人很少吗？无非都是去了那些大厂吧。 有了 games-cn.org 和ue开源，这个领域技术工程都没有啥门槛了。 所有课程都掰碎了喂... 这方面人才应该不会少... 如果这是钓鱼招聘类问题，我倒是能理解。 我也招聘。。。不光招聘，我还培养图形学工程师。保证在我这里成才后出门，大概率大厂高薪聘请。。。当然我也就不谦虚了这也是过往事实 deepsymph.com?deepsymph.com 2000年我开始搞图形学工程时国内引擎资料几乎为0 。 2006年我帮机械工业出版社引入《GPU GEMS 1》组织翻译出版。到现在这方面资料数目堆积如山。 从csdn那么多程序员个人图形引擎项目和研究笔记来看。2000多亿人民币游戏业撑起来的图形学工程人才其实挺多的。可能就是比较扎堆 2022年11月的今天，上午一个小学6年级孩子的妈妈问我，孩子学了两年程序，C++ 也看了。Blender也用了。开始找游戏工具看看，U3D合适还是UE合适....... |
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据说今年浙大CAD&CG实验室几乎所有图形学方向的毕业生都被腾讯打包ssp+带走了，而且不需要什么论文 看看自己，在CAD做AI，有眼无珠，这才叫真正的失败。 |
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不知道你们遇没遇到过 面试的时候问你技术实现是怎么做的 你说用open XX 对面问，这不都是开源的吗？合着你啥也没做啊。 然后你给对面详细的讲，什么计算方差，再计算协方差矩阵BALABALA 然后对面又会问你，这个XX库不是直接有计算的函数吗？ 然后你再回答，对啊，我XXX和XXX就是直接用Open XX直接做的处理 对面和旁边人沟通“说白了就是调个开源库，其他的啥也不会” |
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很简单，你自己用OpenGL，DX实现各种光追传染写出漂亮的shader，算算你的工作量代码量，再去和一个最普遍的业务比比阅读资料量以后就知道为啥少了 实在的图形学上可到各种交互式业务，下可到计算机显卡底层优化，左可到各种物理学光学，右是各种shader和渲染姿势，电脑不好的话debug也麻烦。 |
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主要原因就是……门槛高。 国内好的计算机实验室其实屈指可数，图形学的就更少了（也就那么两三个）。同时图形学又是十分需要技术积累的方向，任何一个子方向（仿真、渲染、几何之类的）动辄都是代码极高的大工程（我说那种真正能拿上台面的），如果你的实验室没有大几年的积累，想要让一个学生读研后直接从头做，那真是比登天还难。 同时，图形学的前沿论文往往和工业界结合很紧密，一篇好的论文往往需要工程创新和算法创新并举（因为你再怎么吹你的算法模型，最后都是要看效果和效率的）。所以大多数人在做了几年后发现，自己怎么都做不过那些业界的大牛，甚至就是在走人家已经淌过的水坑。而且图形学的开源工程没那么丰富，就算跑通了几个开源项目，你光看懂都费劲，就别说一上来就想改模块做优化了。这其实就造就了图形学有比较深的壁垒。 |
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谢邀。 记得回答过一个一模一样的问题了呀。知乎以后提问的时候能够自动AI出类似的问题吗？（虽然貌似现在就有？类似度高了强制要求修改问题？） 看下面的回答貌似提问者是HR？那你不如把JD贴上来让我们看看？要是像华为那样挂几个年薪200万+的JD，我相信很快就会多起来的啦。 |
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因为太难出成果了。动不动就从main函数开始码，数学，物理，生物，化学都有可能用到，如果再让你做个实时。研究生三年，基本就只能入个门 |
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一是难，要学的东西很多，数学基础要求高。 二是国内的就业机会窄。国内学图形学的人，一大部分都去做游戏去了。事实上，图形学的相关知识，也都可以用到工业仿真软件，医学图像重建软件等等上去。奈何这些领域，国内的发展都不成熟，门槛高，又不像游戏有明确的现金流，行业发展不景气，从事的人就少。 CV，CG，SLAM，医学图像重建的知识，我都学过。个人感觉很难说哪一个领域的知识更难：想学透都不容易，都需要一定的数学基础。只不过近几年CV和SLAM的方向确实很火，学的人也多，深度学习方面，即便知道原理，最后能做的可能也是调参，想有突破性进展也是很难的。 图形学涉及的东西太多，涉及的领域也多，其实如果能够深入到某一个领域会好很多。 |
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图形学方面看又看不懂，业务部署方面的活太脏太累又看不上，只好看看论文装作若有所思，然后clone个代码调调参，排列组合一下。别人问起就叹息一声，假装低调的说自己是“搞ai的”咯 |
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我本科现在学应用数学和计算机偏游戏方向，迷茫自己之后该不该选图形学诶.. |
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去动画行业怎么样呢？ 图形学毕业的学生可以去从事3d动画制作吧？我看到过迪斯尼和梦工厂来学校招人，挺羡慕的。 |
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同样的付出薪资比不了Java，论文比不了炼丹术，怎么比都是被暴打。 |
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因为入门难，代码量极大，需要学习的内容多，本质上属于交叉学科（物理是肯定有的，渲染研究的是物理光学，物理模拟就更不用说了。其他涉及的还有生物（例如植物生长模拟）、化学（例如火焰燃烧模拟）等等）。对于研究生来说，这条路不好出成果，自然就很少人往这方面靠拢了。国内本科也没有专门设置这个专业的高校（据我所知）。 |
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只要爆出缺岗2000w，加上年薪百万，2年就会有大量毕业生。 说到底，没人学无非是就业难加上工资少。 |
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代码量大 难学 事多 论文超级超级难发 bug超级超级难调 付出和收获不成正比 跑一下题：在这里 看看 能不能 先 预约个工作 ！！！ (知乎大佬们多试试水) 本人1年后预毕业 图形渲染方向的博士 较熟练掌握 DirectX 和 渲染管线 主要做的 global illumination 和 soft shadow 方向 同时对 DirectX 12的 实时光追 也非常感兴趣 unity 和 unreal 这些引擎 如果有需要 有信心1个月之内学得飞起 想在 北京或上海周边工作 工资真心不care care能不能继续学到东西 请问有公司要吗？ |
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因为市场太小。大厂有多少？岗位有多少？咱就说小厂有需求需要找图形学方面的吗？一个技术不都是一把梭。。而且你一个研究生毕业会去10几k的公司吗？还有图形学文献什么的太稀缺了，应用方向也太多。跟计算机沾边的哪点不会涉及到图形学？ 当然，我相信入坑的人会越来越多。毕竟市场有回温趋势 |
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就说vulkan那本教程，一本书就画了一个三角形，代码行数我记得900＋吧，等你过一遍，前端页面都已经搭好了 |
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因为门槛高，要学的东西多（数学，物理，etc），需要耐心。 现在有耐心的人不多，都想速成，于是都跑去学深度学习了 即使看近几年SIGGRAPH论文也可以看出 17年开始基于深度学习做的工作越来越多了 |
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算pde，写cuda这种脏活自然是不能脏了ai小将手的。 |
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一句话回答：需求少。 为啥需求少呢？没有比较没有差距：CG vs CV(感性理解，不严谨，轻喷) CV: 2D->3D，图像的分割，分类等，通过2D的图片去理解分析背后的3D世界信息 CG:3D->2D，以渲染为例，就是个虚拟的相机或眼睛，而相机的输入是3D世界，但最终要呈现的是2D的图像。 问题来了，人眼是通过感知3D世界获取信息的，为啥与人眼功能更相近的CG反而需求少？ 机器，人类工业化到现在，没有机器的辅助是不可能的，而目前机器获取的信息基本是2D为主，所以需要大量的人员去分析处理这些2D信息。机器也可以理解为人与人之间的媒介，虽然交流的双方都是感知3D信息的，但这个媒介却以2D形式存在。 |
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夕阳科学，最主要在业界不是刚需。 |
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学校内部因素是投入的少，学生想学只能自学，想我这种能上个选修课就不错了。 学校外部因素还是对口就业岗位少。缺少图形工业软件产业。一些喜欢从事图形学相关工作的同学，比如我，去做游戏开发去了。 |
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