Pamiętam tamtą noc — krew krzepnie w żyłach silnika
Zaczyna się od wspomnienia, które wciąż przywołuję z mieszanką nostalgii i odrobiny przerażenia. Była to noc, kiedy walczyłem z czasem, a ekran monitora zdawał się rzucać mi wyzwanie, które wydawało się nie do pokonania. 3:00 nad ranem. Oczy czerwone od wpatrywania się w migające liczby, a render wciąż utknął na 15%. W głowie pojawiało się jedno pytanie: czy zdążę na czas? W tym momencie krew krzepnie nie tylko w żyłach, ale i w mojej animacji, bo każda klatka wydawała się jakby wiła się w powolnym, bolesnym procesie. Wtedy właśnie poczułem, jak bardzo ekstremalne mogą być wyzwania związane z renderowaniem wolumetrycznym — szczególnie gdy mówimy o mikroskopowych obrazach krwinek, które są tak złożone, że ich odtworzenie wymaga niemalże odrobiny magii. To był moment, kiedy zrozumiałem, że jeśli nie znajdę rozwiązania, mój projekt może się rozpaść jak rozrzedzona fibryna.
Pierwsze próby i porażki: jak krew zaczęła spływać w żyłach komputera
Wszystko zaczęło się od ambitnego założenia — stworzyć realistyczną animację procesu krzepnięcia krwi, pokazującą miliardy cząstek. W głowie miałem wizję, która miała olśnić nie tylko lekarzy, ale i edukatorów, bo wizualizacje medyczne to moja specjalność. Na początku próbowałem klasycznych metod renderowania — używałem 3ds Max, Mental Ray, a potem V-Ray. Efekt? Klatka trwała kilka godzin, a na końcu otrzymywałem obraz, który wyglądał jakby ktoś rzucił na niego kapeć z mąki. To było frustrujące, bo nie tylko czas się rozbijał, ale i jakość pozostawiała wiele do życzenia. Pytania zaczęły się mnożyć: czy można to zrobić szybciej, czy da się jakoś ograniczyć dane, a jednocześnie nie stracić na realizmie? W tym momencie zorientowałem się, że standardowe metody nie wystarczą — konieczne będą bardziej radykalne rozwiązania.
Techniki optymalizacji: od shaderów po Level of Detail
Przełom nastąpił, gdy zacząłem zgłębiać techniki shaderowe i metody LOD (Level of Detail). Zamiast próbować renderować każdą cząstkę w pełnej rozdzielczości, zacząłem stosować proceduralne generowanie tekstur, które ograniczały ilość danych przesyłanych do GPU. Shaderowe triki, takie jak symulacja oświetlenia za pomocą global illumination w czasie rzeczywistym, pozwalały mi na uzyskanie efektów, które wcześniej wymagały cały tydzień renderowania. Oczywiście, nie obyło się bez problemów — shaderowe optymalizacje często powodowały artefakty i szumy, które musiałem później usunąć za pomocą algorytmów denoising. Ale to właśnie one pozwoliły mi na znaczne skrócenie czasu renderu, a co najważniejsze, zachowanie wysokiej jakości wizualnej. Z czasem nauczyłem się, że kluczem jest balans — zbyt mocne uproszczenia psuły realizm, a zbyt duża szczegółowość wydłużała czas do granic absurdu.
Kiedy sprzęt zawodzi, kreatywność ratuje sytuację
W pewnym momencie stanąłem przed kolejnym wyzwaniem — niewystarczającą mocą obliczeniową. Moja stara karta graficzna, choć jeszcze w 2012 roku była na topie, od dawna nie nadążała za rosnącymi wymaganiami. Wówczas zaczęła się moja walka o dostęp do farmy renderującej. Pamiętam, jak z Janem z działu IT spędziliśmy kilka nocnych godzin, konfigurując setki maszyn, aby rozłożyć obciążenie. Efekt? Skrócenie czasu renderu o połowę, ale i ogromne wyzwanie logistyczne. Zaczęły się też eksperymenty z kodami shaderowymi, które pozwalały na oszczędność pamięci GPU. W tym czasie odkryłem, że nie zawsze chodzi o najnowszy sprzęt — czasem chodzi o to, jak go skutecznie wykorzystać. To właśnie wtedy zrozumiałem, że w branży wizualizacji medycznej liczy się nie tylko technologia, ale i pomysłowość.
Przełom w technologiach: ray tracing i renderowanie w chmurze
Patrząc na rozwój branży, nie sposób nie zauważyć, jak bardzo zmieniły się możliwości renderowania wolumetrycznego. W 2019 roku pojawiły się pierwsze kartki graficzne obsługujące ray tracing w czasie rzeczywistym — NVIDIA RTX, AMD RX 6000. To było jak odkrycie Ameryki. Ray tracing, który jeszcze kilka lat temu był zarezerwowany dla filmów i dużych produkcji, teraz stał się dostępny dla każdego twórcy. Zamiast czekać dni na jedno ujęcie, mogłem generować efekty na bieżąco, a oświetlenie i cienie wyglądały jak żywe. Jednocześnie pojawiły się usługi chmurowe typu Google Cloud czy AWS, umożliwiające renderowanie na potężnych maszynach bez konieczności inwestowania w drogi sprzęt. W mojej pracy to oznaczało nie tylko oszczędność czasu, ale i otwarcie drzwi do jeszcze bardziej realistycznych wizualizacji, które wcześniej były poza zasięgiem.
Refleksje i przyszłość: co dalej w renderowaniu medycznym?
Patrząc z perspektywy czasu, widzę, jak bardzo zmieniła się branża i jak wiele zawdzięczam własnej kreatywności i odwadze do eksperymentowania. Renderowanie wolumetryczne stało się nie tylko narzędziem pracy, ale i pasją, która pozwoliła mi uniknąć zawodowego wypalenia. W mojej ocenie przyszłość należy do algorytmów sztucznej inteligencji, które jeszcze bardziej zoptymalizują procesy, a technologia ray tracingu będzie dostępna w czasie rzeczywistym na każdym komputerze. Co ważne, wizualizacje medyczne staną się jeszcze bardziej realistyczne i przystępne, wspierając edukację i diagnostykę. A dla mnie? To dopiero początek. Wciąż mam w głowie kolejne pomysły, jak jeszcze bardziej usprawnić rendering i jak zrobić z krwinek animację, którą nikt nie zapomni. Bo w końcu, kiedy krew krzepnie w żyłach silnika, zaczyna się coś nowego — historia, którą tworzymy na ekranie i w głowach odbiorców.
