$RENDERのDiscordでは何が起きているのか？現在、チャンネルでは何が議論されているのか？ 見てみよう 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 general @tokai_spy が自身の「restir engine」に関するアドバイスの入手先を尋ねているが、具体的なツールや製品、および対応すべきサポートチャンネルは明確ではない。 ⭕️ @tokai_spy は、自身の「restir engine」について適切な「canal」/チャンネルを尋ねている。現在のメッセージにはチームからの返答や技術的詳細は一切含まれていないため、まずこの要望の適切なルーティングを明確にする必要がある。 ❗ チームの焦点：@tokai_spy が「restir engine」という言葉で何を意味しているのかを明確にし、技術的なアドバイスを得られる正しいサポートまたはヘルプチャンネルへ案内すること。
🔥バーン更新🔥 63件のトランザクションで、$1,716（1,084 $RENDER）がバーンされました。 中央値は$7、最大バーンは$349でした。 バーンにより、日次発行量の6.83%が削除されました。 https://t.co/qoRl399EZc
オートノマスエージェントがBlenderでシーンを生成することについての質問に対して、AIが人間の介入なしにシリーズを完了するまでにどれくらいかかるかという問いへの回答： 「Claude 3.7はすでにそれを行えますが、シーンの品質はそれほど高くありません。それらをvtvに投入し、最初のフレームをスタイル参照として使用すると、有望な結果が得られます。今日の段階ではまだプロダクションレベルには達していませんが、それに向かうための重要な一歩です。Luma、ltx、wanなどが完全なV2Vを実現すれば、すぐに多くの実用性が現れると考えています。そのとき、レンダージョブのフレーム出力をこのプロセスに渡して、2.5Dでのポスト/コンポジット作業を完全なアーティスティックコントロールとパストレーシングのすべての利点とともに実行できるようになります」 @JulesUrbach 13.03.25 $RENDER
🔥バーン更新🔥 125件のトランザクションで、$4,906（2,924 $RENDER）がバーンされました。 中央値は$6、最大バーンは$1,013。 バーンにより、日次発行量の18.42%が削除されました。 https://t.co/rwS21vMVOy
$RENDERのDiscordでは何が起きているのか？現在、チャンネルでは何が議論されているのか？ 見てみよう 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 general RenderがGPUレンダリングからAIコンピューティングへ拡張していることは、3Dアーティスト以外の新たな需要エンジンとして位置づけられている。 ⭕️ @psalmist0919 は @530441868945653771 に、AIワークロードが将来的にレンダリングと同等の重要性をRenderにもたらす可能性があるかどうかを質問した。核心的なポイントは、従来のGPUレンダリングからAIコンピューティングへ移行することで、3Dアーティストを超えたより広範な顧客層にネットワークを開放できるという点である。 歴史的背景：この質問は、以前から行われてきた計算需要の拡大に関するネットワーク内の議論と一致している。チームメンバーのSunnyは以前、RNP-019を共有し、レンダリングを超えてAIコンピューティングおよび汎用ワークロードにも排出量と報酬を拡大することを提案していた。最近では、チームメンバーのSilviaがその方向性を発展させ、NVIDIA H100/H200やAMD MI300シリーズのようなエンタープライズグレードのGPUをAIトレーニング、動画生成、大規模画像モデルにサポートすることを提案するRNP-021を紹介した。 ❗ チームの焦点：Renderが既存の3D/レンダリングワークロードと将来のAI/汎用コンピューティングとの間で需要をどのようにバランスさせるかを明確にすること。また、AIワークロードが主要なネットワーク利用ドライバーとして台頭しているかどうかを示す指標は何であるかを定義すること。
🚀 Monster $RENDER のバーン！🚀 164件のトランザクションで$25,815（15,693 RENDER）が破壊されました！ 中央値$7、最大バーンは$7,353。 🔥 日次供給量の98.85%が消滅！https://t.co/YlfEQQSg96
🔥バーン更新🔥 155件のトランザクションで、$7,566（4,483 $RENDER）がバーンされました。 中央値は$6、最大バーンは$3,777。 バーンにより、日次発行量の28.24%が削除されました。 https://t.co/ZsCoqtiOPv
NeRFは、潜在空間（AI）とレイトレーシング空間を結ぶ非常に重要な中間フォーマットですが、目的はNeRFを完全なシーングラフモデル（メッシュ、ボリューム、またはより有用なSDF/Vectron）に交換することであり、完全な合成性と速度を実現することです。しかし、ニューラルレンダリングがロードマップに含まれているため、変換なしにNeRFおよび関連するAI生成オブジェクトを直接レンダリングする計画もあります。これにより、AIエフェクトやオペレーターを適用できます。これは、メッシュ、ボリューム、シーングラフ合成オペレーター用の純粋なコードシェーダーであるVectron（SDF）の実装方法と非常に似ています。ニューラルレンダリングノードもこれと同様に動作します。 @JulesUrbach 18.11.22 $RENDER
$RENDER Discordでは何が起きているのか？チャネルでは現在何が議論されているのか？ 深入りしてみよう 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 rnp-024-forth 核心的な対立：RNPの実行が遅いことに対する不満 vs. この提案が実装速度の改善を図ろうとする試み ⭕️ @a28z は、RNPの実装が「まだ2～3年はかかる」可能性があると懸念を表明し、現在の進行速度を馬鹿げていると批判。RNPsは「永遠にかかる」と語った。この懸念の核心は、RNP-024の内容そのものではなく、ガバナンスから実装までのタイムライン、そして承認された変更が本当に十分な速さで実装されるのかという点にある。 ⭕️ @rshea は「これはその問題を解決しようとしている」と返答し、RNP-024をこの遅延問題を繰り返すのではなく、解決するための試みであると位置づけた。関連する背景として、@rshea は以前からRenderのタイムラインやネットワーク機能の遅延について広範な懸念を提起しており、特に以前のRNP議論でも同様の意見を述べている。この返答は、より現実的なタイムラインと実行への集中を求める長期的な取り組みの一環である。 ❗ チームの焦点：RNP-024が具体的にどのような操作的変更をもたらし、実装遅延を減らすのか、承認後の実行を誰が担当するのか、そして現在懸念されている2～3年というタイムラインを超えて、明確なターゲットタイムラインやマイルストーンスケジュールがあるのかを明確にすること。