本文刊发于《现代电影技术》2025年第4期
专家点评
《有向无环图（DAG）架构在影视特效与后期制作中的应用研究》一文立足影视工业化进程中传统工作流的效率瓶颈问题，系统剖析了DAG技术的核心优势及其在任务调度与计算优化中的创新潜力，提出了跨软件统一任务调度的技术框架，对行业流程自动化升级具有重要实践价值。研究通过解构主流数字内容创作（DCC）软件（如Houdini、Maya）的DAG架构局限性，结合电影《阿凡达》等案例量化效率损耗，揭示了复杂依赖关系对制作周期的制约，为技术方案设计提供了实证支撑。论文创新性地提出基于通用数据标准与全局调度引擎的跨软件协作框架，通过Kahn算法实现动态依赖管理，将图论算法与影视工业场景深度融合，突破了传统封闭架构的协作壁垒。研究未局限于技术改良，而是前瞻性地规划了DAG与AI、云原生技术的结合路径，其动态资源调度逻辑为未来智能预测与优化预留接口，展现出技术框架的可扩展性。此外，论文提出的标准化数据协议与全局资源库机制，为解决影视多环节协作中的数据孤岛问题提供了可复制范式。该研究兼具理论深度与实践导向，为影视工业的智能化转型提供了关键技术支撑与标准化思路，推动了技术工具与艺术生产流程的有机融合。
——丁友东
教授
上海大学上海电影学院党委书记
上海电影特效工程技术研究中心副主任
作 者 简 介
王 璇
北京天工异彩影视科技有限公司联合创始人，主要研究方向：影视制片制作管理、AI在影视行业的结合与应用、文化与数智科技融合。
北京天工异彩影视科技有限公司副总经理兼首席技术官，主要研究方向：影视制作技术、数字多媒体制作技术、生成式人工智能、虚拟现实电影、影视文旅等。
周辉
摘要
针对影视特效与后期制作中传统工作流因依赖关系复杂化导致的效率低下问题，本研究探讨了有向无环图（DAG）架构的核心特性及其在任务调度与计算优化中的应用价值，并提出一种跨软件的全流程统一任务调度框架，以解决行业协作与资源管理的关键瓶颈。通过分析Houdini、Maya、Nuke等主流数字内容创作（DCC）软件的DAG架构，研究其在任务调度、并行计算与动态扩展方面的实现方式，并结合影视制作全流程需求，设计基于DAG的统一框架，涉及通用数据标准、全局任务调度引擎与资源库等，同时采用Kahn算法实现拓扑排序与动态依赖管理。总体而言，DAG架构凭借其无环依赖、拓扑排序与动态扩展能力，为影视制作提供了高效的任务调度与计算优化方案，未来仍需进一步解决跨软件兼容性与标准化问题，并结合AI与云原生技术，最终实现全流程自动化，为影视工业化发展提供技术支撑。
关键词
有向无环图（DAG）；影视特效；后期制作；全局任务调度；动态依赖管理
1引言
基于图层或时间轴的传统工作流虽然在早期特效制作中发挥了重要作用，但随着任务规模扩大与依赖关系复杂化，其效率瓶颈日益凸显[1]。尤其是在处理复杂镜头与高分辨率计算任务时，传统工作流依赖全局计算，任何局部调整均可能导致整个任务的重建，大幅增加了制作时间与计算资源消耗。以《阿凡达》（2009）为例[2]，其流体特效制作中，传统粒子系统因无法动态调整粒子间的依赖关系，每次修改均需全局重建，导致制作过程中浪费约35%的时间。为解决这一问题，Naiad等流体模拟系统引入了基于节点的工作流与动态依赖链技术，即有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）架构，实现了流体特效的实时编辑与高效计算，避免了传统流程中的全局重建问题，显著提升了制作效率与灵活性。
DAG架构作为一种高效的可视化表示方法[3]，已在影视特效与后期制作中得到广泛应用，其通过一种清晰表示任务间依赖关系的方法，避免了循环依赖问题，同时支持并行计算与动态调整，极大优化了计算流程。在3D建模、流体模拟、材质编辑与数字合成等领域，DAG架构已成为提升制作效率与资源利用率的核心技术。
本文旨在探讨DAG架构在影视特效与后期制作中的应用，结合主流数字内容创作（DCC）软件的具体实现，分析DAG架构在任务调度、资源管理与计算优化中的技术优势，并提出一种基于DAG架构的全流程解决方案，以期为影视行业提供更高效、更灵活的计算框架，并为未来影视制作技术的发展提供理论支撑与实践参考。
2DAG架构在影视制作领域中的应用概览
DAG架构作为一种数据结构和任务调度方法[4]，已广泛应用于多种DCC软件，尤其是在影视特效与后期制作中，DAG架构能显著优化计算效率，解决传统工作流中面临的诸多瓶颈问题[5]。表1是DAG架构在主流DCC软件如Houdini[6]、Maya[7]、Nuke[8]与Blender[9]等的应用调研信息，包括软件发布年份、DAG架构引入时间、可应用的影视特效任务领域及任务调度、资源管理与计算优化等方面特性总结。
表1 DAG架构在主流DCC软件中的应用概览
调研发现，除After Effects外，主流DCC软件已普遍支持DAG架构。After Effects在Stardust[10]等插件有所实践。Stardust插件通过可视化节点界面自由组合粒子发射器、力场、形态、材质等模块，实现类似Nuke或Blender的节点操作逻辑，可制作高度定制化的视觉效果，比After Effects自带的Particle World功能更强大。
2.1 Houdini中的DAG架构应用
Houdini是电影3D特效制作软件之一，其在流体模拟、粒子系统与程序化建模领域表现突出。Houdini的工作流本质上基于节点系统，整个制作过程通过创建和连接不同功能节点来构建任务依赖链，该依赖链便是一个典型的DAG架构。
在Houdini中，每一节点代表一个计算单元，节点间通过连线表示任务依赖关系，DAG架构确保了每一节点的计算顺序不会违反任务间的依赖逻辑。通过DAG架构，Houdini能实现任务的并行计算，提高资源利用效率，特别是在复杂特效的处理上，DAG架构使用户可局部调整某一节点，而不会影响整个特效流程，这种精细化控制大大提升了制作效率。
Houdini的DAG架构不仅支持流体、烟雾、火焰等复杂物理模拟，也在材质编辑与渲染工作流中扮演着重要角色。用户可通过DAG架构清晰查看整个项目的计算依赖关系，实时调整节点以优化计算资源分配，极大提升创作能力、效率和灵活性。
2.2 Maya中的DAG架构应用
Maya作为一款经典的三维动画与建模软件，其节点系统同样基于DAG架构。Maya中的DAG架构是对场景层级关系的一种高效表示方法。Maya的DAG层次结构用于管理3D对象、骨骼、约束与动画等元素间的依赖关系，其保证了这些元素间关系不形成循环，从而实现高效的计算与渲染。
在Maya中，DAG架构也被广泛应用于建模、动画、约束和渲染等领域。DAG架构在Maya中的最大优势在于其能有效进行资源调度与计算优化。尤其是Maya新一代节点式可视化开发系统Bifrost，作为一款强大的多物理场模拟框架（涵盖流体、气体、刚体等），其核心设计与DAG架构深度结合，通过节点化数据流实现高效复杂的动力学模拟。Bifrost将物理模拟过程抽象为可视化节点网络，每个节点代表一个计算模块（如发射器、碰撞体、解算器），并通过DAG架构层级明确数据流向与依赖关系。例如，液体模拟中，几何体输入、体素化处理、流体解算及输出网格等步骤均以节点串联，确保参数调整实时传递且避免循环依赖，同时支持非破坏性编辑与分层控制。
借助DAG架构的层级化管理，Bifrost能无缝集成至Maya场景中，与其他元素（如角色动画、灯光、摄影机）联动。例如，角色运动可通过DAG架构节点驱动流体发射器，而模拟结果（如液体形态）又能作为几何体数据返回场景，供渲染器调用。
这种基于DAG的架构允许用户通过节点连接自由扩展功能，通过局部重算减少全局更新的模式，大幅提升了模拟效率，增强了流程灵活性，使Bifrost成为处理电影级流体、爆炸、烟雾等特效的高效工具。
2.3 Nuke中的DAG架构应用
Nuke作为业内常用的数字合成软件，其DAG架构应用主要体现在对合成节点的管理和计算优化。Nuke的工作流是基于节点的图形化界面，用户通过添加、连接和调整不同节点来实现图像合成、色彩校正、遮罩生成等任务。
在Nuke中，DAG架构帮助用户管理各合成节点的计算顺序，避免了传统合成方法中可能出现的计算重复与无效渲染问题。DAG架构的最大优势体现在合成任务的并行处理上，通过明确节点间的依赖关系，Nuke能优化渲染流程，减少计算时间。
对于复杂的合成任务，Nuke通过DAG架构能快速定位出需要更新的节点，仅对被修改的节点进行重新计算，而非从头开始重新渲染整个合成流程。这使Nuke在处理高分辨率素材或复杂特效时具备了极高的效率，尤其在电影电视节目的制作中，Nuke的DAG架构被证明是一个至关重要的技术支撑。
3DAG架构核心特性
DAG架构的设计和应用有3个重要核心特性，包括拓扑排序、无环路依赖、动态可扩展性，这些特性使其在复杂计算和任务调度中的应用变得尤为重要。
3.1 拓扑排序
拓扑排序是DAG架构的一种重要操作，其用于将DAG架构中的节点排序，使每个节点都位于其依赖节点之后。拓扑排序是DAG架构的线性排序，不同于普通图的任意排序，拓扑排序具有约束条件，即每一节点的前驱节点都必须出现在其之后。在影视后期制作中，拓扑排序可用于确定任务执行的顺序，确保依赖关系被正确遵循，从而避免任务冲突或数据错误。
3.2 无环路依赖
DAG架构的优势之一是其无环特性。架构中不允许存在环路，这保证了任务调度的无死锁性。在影视制作场景中，任务间的依赖关系往往异常复杂，如果存在环路（即任务依赖互为前置和后置），则会导致任务无法执行，造成死锁和资源浪费。DAG架构通过消除这种循环依赖，复杂的特效、动画或渲染任务才可顺利执行。
3.3 动态可扩展性
DAG架构具有较强的扩展性。随着新的任务被添加，DAG架构可灵活地插入新节点，并重新调整现有节点的依赖关系。对于影视制作中的复杂任务，随着项目的推进，新的特效、镜头信息、计算资源等可能不断添加，DAG架构可保证新的任务顺利融入现有流程，同时不会破坏任务调度的逻辑结构。因此，DAG架构非常适用于大规模项目中的任务管理与调度。
4 一种基于DAG架构的全流程统一任务调度框架
主流DCC软件大多是独立且封闭的，这使跨软件、跨流程的协作面临诸多挑战。不同软件间的DAG架构缺乏通用性和兼容性，在特效电影制作的全流程中，数据交互和任务协作成为瓶颈。对此，我们提出一种基于DAG架构的全流程统一任务调度框架。
4.1 面临的主要问题
行业内DCC软件的封闭架构带来了不少问题，具体而言主要包括以下三点：
（1）数据交互障碍
特效电影制作通常包括多个阶段，如中期拍摄采集、后期特效制作以及最终渲染等[11]。每一阶段通常由不同的软件负责，而各软件间的数据格式和任务依赖关系无法直接对接[12]。比如，中期拍摄采集阶段使用的特定软件所生成的数据，难以顺畅地传输到后期特效制作软件中。由于格式不匹配，或缺乏统一的任务依赖关系描述，数据转换过程不仅耗时且容易出错，增加了制作成本和时间[13]。
（2）任务协作难度大
缺乏跨软件、跨阶段的任务协作机制，使整个制作流程的调度难以形成合力。例如，在特效制作过程中，流体模拟可能在Houdini中完成，角色动画则可能在Maya中完成，但这两个软件的DAG架构无法直接共享任务信息并计算结果，导致需要繁琐的数据导入和格式转换过程。这种低效的协作方式增加了制作难度，并可能影响项目的进度和质量。
（3）资源调度与管理问题
渲染农场队列管理是特效电影制作中重要的一环。然而，由于不同软件的资源调度机制并不统一，渲染任务的资源分配常常面临效率低下的问题。特别是在渲染复杂特效时，实现针对渲染任务优先级、资源需求及渲染农场实时状态的动态调度，是当前渲染农场管理过程中亟待解决的难题。
4.2 全流程化的解决方案
为解决上述问题，一种基于DAG架构的全流程或全局统一任务调度框架显得尤为必要。该框架通过构建一个通用的数据标准和全局任务调度引擎，或可实现特效电影制作中各个环节的高效协作和资源优化。实现框架的3个核心思路如下：
（1）通用数据标准的建立
该框架的核心在于通过统一的数据标准，对不同阶段、不同软件产生的任务节点进行统一描述。在中期拍摄采集阶段，通过特定的接口和转换工具，将拍摄素材、相机参数、场景信息等数据规范化，并将其映射至DAG架构中的相应节点。无论使用何种拍摄设备或采集软件，数据都能以一致的方式进行传输与处理，确保后续环节能顺利运用这些数据[14]。
例如，在后期特效制作过程中，Houdini中的程序化建模结果可通过统一的DAG架构接口无缝传输至Maya中进行角色动画合成。借助统一的数据标准，不同软件间可直接共享任务信息，避免繁琐的数据转换过程。
（2）全局任务调度引擎的设计
通过引入一个全局任务调度引擎，可对特效电影制作全流程中的任务进行统一调度。该引擎基于拓扑排序算法，确保每个任务按照依赖关系正确执行。中期拍摄采集阶段完成后，拍摄数据自动进入全局任务队列，并根据后期特效制作的需求安排任务执行顺序。
例如渲染农场队列管理中的调度引擎能根据渲染任务的优先级、资源需求和实时状态，将渲染任务动态分配至合适的计算节点。对于复杂的特效镜头，优先将其分配至资源较为充足的渲染节点，从而提高整体渲染效率。
（3）统一资源库的建设
该框架还可整合各类资源，构建统一的资源库。在中期拍摄采集阶段，所有采集到的素材及元数据都被存储在统一资源库中，供后期特效制作和渲染农场使用。在后期特效制作过程中，各软件所使用的材质、纹理、模型等资源也统一存储在资源库中，确保资源共享与复用，避免重复存储和管理混乱。渲染农场在执行任务时，可直接从统一资源库中获取所需的素材和模型，避免了资源重复管理和冗余存储问题。
4.3 框架的逻辑层级设计
从软件工程角度看，为确保任务的高效调度、计算资源的合理分配以及数据流的控制，DAG架构通常包括4个主要层级，即用户界面层、逻辑控制层、计算引擎层和数据存储层，其逻辑关系如图1所示。
图1 基于DAG架构的逻辑层级框架
4.3.1 用户界面层
用户界面层为用户提供可视化的图形界面，便于创建、管理和编辑任务依赖链。此层直接与用户交互，展示了DAG架构的节点及其关系。
（1）节点编辑器：为用户提供一个直观的界面，通过拖放和连接节点来构建任务的依赖关系，形成任务流的可视化图示。用户可灵活创建、调整和组织复杂的计算流程。
（2）参数面板：允许用户实时调整节点参数，并预览节点参数变化。通过动态反馈，用户可立即看到参数调整对计算结果的影响。
（3）可视化工具：通过颜色、形状、状态标记等手段，显示每个节点的执行状态（例如已完成、正在执行或待执行），帮助用户实时监控任务进度。
4.3.2 逻辑控制层
逻辑控制层负责管理任务间的依赖关系、任务调度和执行顺序。此层主要通过算法来控制任务如何执行，并动态处理节点的增删改操作。
（1）依赖解析模块：基于拓扑排序算法，解析和生成任务的执行顺序，确保每个节点按照其依赖的先后关系进行计算，避免数据冲突和错误执行。
（2）任务调度器：分配计算资源（如CPU、GPU等），根据任务的计算需求进行资源的动态调度，优化并行执行。调度器的工作目标是最大化资源利用率，减少计算时间。
（3）动态更新模块：支持任务执行过程中节点的增删与参数修改，并动态更新任务依赖链。该模块可实时调整任务顺序，以应对复杂的工作流变动。
4.3.3 计算引擎层
计算引擎层负责实际的任务计算执行。该层将各节点转换为具体的计算任务，并执行图像合成、渲染、仿真等操作。
（1）渲染引擎：执行图像合成、材质计算、渲染等任务。渲染引擎处理复杂的图像处理算法，确保高质量的图像输出，特别是在影视制作中，渲染引擎的高效性至关重要。
（2）物理引擎：处理流体、粒子、布料等特效的仿真计算。物理引擎提供精确的物理模拟，增强了特效的真实性和效果。
（3）数据缓存：为提高计算效率，计算引擎会在任务执行过程中缓存中间结果，进而减少重复计算的开销，优化资源利用率。
4.3.4 数据存储层
数据存储层负责管理任务执行的相关数据，包括节点数据、资源库、日志系统等。此层确保所有与任务相关的信息得到存储与管理。
（1）节点数据：存储节点的参数、依赖关系及执行状态，确保任务执行的准确性和可追溯性，同时便于用户排查、修复执行时错误。
（2）资源库：包括材质、纹理、模型等共享资源，供各任务节点使用。资源库的管理确保了资源的复用性和共享性，避免了重复的资源创建和浪费。
（3）日志系统：记录每个任务执行的详细日志，便于任务追踪、性能优化和错误排查。日志系统支持任务的回溯分析，并提供了优化计算流程的依据。
通过这四个层级的协同工作，DAG架构实现了高效的任务调度、资源分配和计算流程控制，优化了整个制作过程的效率和灵活性。每一层级的功能密切配合，确保DCC软件在处理复杂任务时能够提供强大且稳定的支持。
4.4 核心调度算法设计与实现
DAG架构节点任务调度，一般有广度优先（BFS）算法和深度优先（DFS）算法两种。表2为两种实现算法的特性比较。
表2 BFS与DFS算法特性对比
然而，在实际应用场景中，如Houdini、Nuke、Maya等商业软件，或Blender、Natron[15]等开源软件，基本采用自行设计优化的算法。我们采用了卡恩（Kahn）算法[16]，其与BFS有部分重叠，例如共享队列数据结构的使用，可认为Kahn算法在实现上借鉴了BFS的队列机制，但因其独特的拓扑排序和依赖关系处理，属于一种相对独立的算法。两者对比见表3。
表3 Kahn与BFS算法特性对比
可见，采用Kahn算法可解决如下问题：
（1）节点化工作流需要实时处理动态依赖关系（如节点插入、删除、参数修改），而Kahn算法天然支持动态调整。
（2）任务调度器需高效检测环（如循环依赖），Kahn算法通过入度表可快速实现环检测。
（3）并行化需求，支持多线程计算，Kahn算法易于并行化。
Kahn算法对图中入度为0的节点进行遍历，将这些节点逐一从图中移除，同时更新其相邻节点的入度。通过这一过程，能确保节点按照拓扑顺序被访问，有效避免了环路依赖问题（表4）。
表4 Python代码，基于Kahn算法实现排序
在执行上述排序后，输出排序结果，即“拓扑排序结果: ['素材','建模','擦除', '动画','特效','合成']”。
DAG架构模式预览各个环节依赖关系和执行顺序，如图2所示。
图2 流程环节依赖关系示意图
4.5 框架实施的挑战与前景
通过这种统一的任务调度框架，制作团队有望更高效地管理复杂的依赖关系，减少人为错误，并确保各环节间的高效衔接，推动特效制作的整体效率和质量提升。尽管其潜力巨大，但实施仍面临诸多挑战。
4.5.1 跨软件兼容性问题
不同软件间的数据结构和接口规范差异较大，如何设计一个通用的数据标准以确保各软件的DAG架构可兼容对接是一个关键问题。这需要开发一个统一的适配层来实现不同软件间的无缝协作。
4.5.2 系统复杂性与性能问题
统一框架可能涉及大量任务和节点的调度，如何确保系统在高并发情况下仍能高效运行，是另一个技术挑战。尤其是在渲染农场的动态资源调度方面，需要考虑实时计算和大规模并行计算的性能优化。
4.5.3 行业标准化与技术整合问题
DAG架构的推广和实施需要行业内的合作与标准化，包括跨软件的接口规范、数据交换格式等[16]。如何促使各大软件开发商达成共识，并推动这些标准的落地，是该框架广泛应用的前提。
随着AI技术的不断进步和行业标准化的持续推进，基于DAG架构的全局统一任务调度框架有望成为特效电影制作领域的一种重要发展趋势。通过我们的共同努力，未来可能会诞生一个类似开源通用任务调度框架Luigi或Apache Airflow[17]这样的产品，从而提高跨软件协作效率，优化资源管理，并整合不同制作阶段的任务调度，最终实现生产流程的自动化、灵活化和智能化[18]。
5 结语
DAG架构在影视特效与后期制作领域作用显著，其核心特性，如拓扑排序、无环路依赖和动态可扩展性，有效克服传统工作流的效率瓶颈，为影视制作流程奠定了坚实基础。主流DCC软件引入 DAG 架构后，极大地优化了任务调度、资源管理和计算流程，为创作者提供了更强大的创作工具，显著提升了影视制作的效率和质量。针对当前影视制作全流程中因软件DAG 架构独立封闭引发的问题，基于DAG架构的全局统一任务调度框架的提出极具创新性。尽管在实施过程中，面临跨软件兼容性、系统性能优化及行业标准化等挑战，但随着数据处理技术、AI 技术和云原生技术的迅猛发展，这些难题有望逐步得到解决[19]。AI 技术的智能分析决策能力与云原生技术强大的基础设施支持和灵活部署方式，将为基于DAG统一框架的实现提供有力支撑。未来，DAG架构有望在影视制作领域发挥更为关键的作用，推动影视行业迈向高效、协同、智能化的新时代，为全球观众带来更多制作精良的影视作品[20]。
参考文献
（向下滑动阅读）
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