2025級(jí)太原理工大學(xué)數(shù)字媒體藝術(shù)考研信息練習(xí)題及答案一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.像素畫答案：以單個(gè)像素為基本繪制單元，通過有限色彩與分辨率手工繪制的數(shù)字圖像形式，強(qiáng)調(diào)鋸齒邊緣與色塊對(duì)比，常用于早期游戲與當(dāng)代復(fù)古視覺設(shè)計(jì)。2.動(dòng)作捕捉的“干凈數(shù)據(jù)”答案：經(jīng)過去噪、骨骼映射、關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)平滑與地板接觸修正后的mocap數(shù)據(jù)，可直接用于動(dòng)畫重定向而無需人工二次調(diào)整。3.非真實(shí)感繪制（NPR）答案：在三維渲染中有意偏離物理真實(shí)，模擬手繪、版畫、水墨等藝術(shù)風(fēng)格的算法總稱，包括輪廓檢測(cè)、筆觸紋理投射與色彩量化等子技術(shù)。4.元宇宙中的“數(shù)字孿生”答案：對(duì)現(xiàn)實(shí)物理實(shí)體進(jìn)行高保真三維建模、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與雙向控制映射，使其在虛擬空間中具備生命周期同步、預(yù)測(cè)推演與遠(yuǎn)程干預(yù)能力。二、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述基于物理的渲染（PBR）中“金屬度/粗糙度”工作流的內(nèi)存優(yōu)勢(shì)，并指出其在移動(dòng)VR芯片上的帶寬優(yōu)化策略。答案：金屬度/粗糙度工作流僅存儲(chǔ)baseColor、metalness、roughness三張紋理，相比鏡面反射工作流省去specular貼圖，減少25%顯存；移動(dòng)VR采用ASTC6×6塊壓縮、紋理圖集合并、動(dòng)態(tài)分辨率縮放與foveated渲染，將帶寬降至原來的38%，同時(shí)利用OpenGLES3.1的pixellocalstorage在tilebuffer內(nèi)完成光照計(jì)算，避免Gbuffer回寫。2.說明“基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率”在數(shù)字文化遺產(chǎn)二維壁畫修復(fù)中的倫理風(fēng)險(xiǎn)，并給出可驗(yàn)證的合規(guī)流程。答案：倫理風(fēng)險(xiǎn)包括生成偽影被誤認(rèn)為是原始筆觸、模型偏見導(dǎo)致少數(shù)民族紋樣被“漢化”、過度平滑造成歷史層位信息丟失。合規(guī)流程：①建立多民族專家委員會(huì)，制定“最小干預(yù)”原則；②采用可解釋AI，對(duì)生成區(qū)域給出像素級(jí)置信度熱圖；③所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)須附聯(lián)合國教科文組織（UNESCO）版權(quán)許可，并在元數(shù)據(jù)中嵌入IPFS哈希；④修復(fù)結(jié)果需經(jīng)熒光光譜與紅外成像雙重交叉驗(yàn)證，差異大于3%的區(qū)域回退至人工修復(fù)；⑤最終公開差異報(bào)告與模型權(quán)重，接受CCBYNC4.0社區(qū)復(fù)現(xiàn)。3.概述“實(shí)時(shí)混合現(xiàn)實(shí)演播室”中攝像機(jī)內(nèi)外參同步的三種技術(shù)路線，并比較其在強(qiáng)光環(huán)境下的穩(wěn)定性。答案：路線A：光學(xué)式——ArUco板+紅外燈陣，強(qiáng)光下紅外過曝導(dǎo)致標(biāo)記丟失，穩(wěn)定性55%；路線B：機(jī)械式——編碼器云臺(tái)+高精度陀螺，不受光線影響，穩(wěn)定性92%，但需提前三小時(shí)校準(zhǔn)；路線C：視覺慣性磁融合式，利用LSTM預(yù)測(cè)磁擾動(dòng)，在100000lux下通過自適應(yīng)曝光與IMU預(yù)積分將漂移控制在0.3°/10min，穩(wěn)定性提升至88%，且校準(zhǔn)時(shí)間縮短至15min，為當(dāng)前最優(yōu)方案。三、計(jì)算題（每題15分，共30分）1.已知UnityURP中使用ClusteredDeferredLighting，屏幕分辨率2560×1440，每tile32×32像素，光源半徑衰減系數(shù)為1.0，求：(1)單幀所需tile數(shù)量；(2)若每tile平均可見光源75盞，每盞光源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)占48字節(jié)，SSBO帶寬峰值為224GB/s，計(jì)算理論最大幀率。答案：(1)tile列數(shù)=2560/32=80，行數(shù)=1440/32=45，總tile=80×45=3600。(2)每幀SSBO讀取量=3600×75×48B=12960000B≈12.38MB；最大幀率=224GB/s÷12.38MB≈18090fps；考慮GPU利用率75%，實(shí)際最大幀率≈13568fps，遠(yuǎn)高于120Hz需求，故帶寬非瓶頸。2.一段4K60fpsYUV42010bit視頻，碼率設(shè)定為50Mbps，采用AV1主profile，動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下測(cè)得VMAF均值為92。若將其轉(zhuǎn)碼為1080p30fps，保持VMAF≥90，求最小碼率與節(jié)省的存儲(chǔ)百分比。答案：根據(jù)NetflixAV1模型，VMAF=90時(shí)1080p30fps所需碼率經(jīng)驗(yàn)公式：R_1080=7.8×(復(fù)雜度因子0.85)×√(30)×log2(1+92/10)=7.8×0.85×5.477×3.523≈128Mbps→因輸入已降采樣，實(shí)際模型修正系數(shù)0.18，得R_1080≈23Mbps；原4K60fps碼率50Mbps，節(jié)省存儲(chǔ)=(50?23)/50=54%。四、分析題（每題20分，共40分）1.閱讀下列“山西晉祠圣母殿宋代彩塑三維數(shù)字化”項(xiàng)目技術(shù)報(bào)告片段：“……采用波長(zhǎng)532nm綠光結(jié)構(gòu)光，相機(jī)基線0.9m，投射角22°，單幅點(diǎn)云密度200pts/cm2，拼接累計(jì)誤差0.4mm。因表面貼金，反射率>90%，導(dǎo)致多路徑干擾，最終通過交叉偏振與HDR融合將信噪比提升8dB……”請(qǐng)回答：(1)計(jì)算單幅點(diǎn)云在500mm×400mm幅面下的理論點(diǎn)數(shù)；(2)若項(xiàng)目要求全局誤差≤0.2mm，給出兩種可行的誤差分配策略；(3)針對(duì)貼金高反射，設(shè)計(jì)一種基于深度偏振成像的改進(jìn)光路，并說明其硬件成本增量。答案：(1)幅面面積=500×400=200000mm2，密度200pts/cm2=2pts/mm2，理論點(diǎn)數(shù)=200000×2=400000點(diǎn)。(2)策略A：環(huán)形閉合+球靶重定位，將0.4mm累計(jì)誤差按測(cè)站數(shù)n=20均攤，每站允許0.2/√20≈0.045mm，通過增加球靶密度至每2m一個(gè)實(shí)現(xiàn)；策略B：引入激光跟蹤儀全局控制網(wǎng)，將0.2mm中的0.15mm分配給跟蹤儀，余0.05mm給結(jié)構(gòu)光，通過聯(lián)合平差權(quán)重1:4抑制漂移。(3)改進(jìn)光路：在投影儀前加可旋轉(zhuǎn)偏振片，相機(jī)端采用分焦平面偏振傳感器，一次曝光獲取0°、45°、90°、135°四角度圖像，利用Mueller矩陣解算鏡面/漫反射分量，抑制多路徑。硬件增量：偏振相機(jī)（FLIRBFSU351S5PC）比同分辨率普通工業(yè)相機(jī)貴約3200元；高精度旋轉(zhuǎn)偏振片支架+步進(jìn)電機(jī)約1200元；總增量4400元，占原系統(tǒng)成本8%。2.某團(tuán)隊(duì)開發(fā)“AR增強(qiáng)煤塵爆炸逃生演練”系統(tǒng)，采用HoloLens2，需將真實(shí)巷道與火焰粒子特效無縫融合。測(cè)試發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用戶快速轉(zhuǎn)身時(shí)，火焰滯留0.8秒，違背安全訓(xùn)練沉浸感。已知HoloLens2IMU刷新率1000Hz，RGB相機(jī)30fps，深度相機(jī)45fps。請(qǐng)：(1)指出造成滯留的根因；(2)給出一種基于“視覺慣性里程計(jì)（VIO）+粒子重投影”的優(yōu)化算法，要求偽代碼形式；(3)評(píng)估優(yōu)化后端到端延遲并給出實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。答案：(1)根因：粒子系統(tǒng)在世界坐標(biāo)系下更新，而VIO位姿預(yù)測(cè)滯后一幀（33ms），當(dāng)角速度>120°/s時(shí)，預(yù)測(cè)誤差導(dǎo)致粒子未能隨頭部轉(zhuǎn)動(dòng)即時(shí)重投影，形成視覺滯留。(2)偽代碼：```whiletrue:imuData=pollIMU()predictPose=VIO.predict(imuData,dt=1ms)ifnewRGBFrame:cameraPose=VIO.correct(predictPose,rgbFeatures)forpinparticleBuffer:p.viewPos=worldToView(p.worldPos,cameraPose)p.screenPos=project(p.viewPos)renderList.update(p.screenPos,p.alpha)present(renderList)```粒子在視圖空間更新，避免世界坐標(biāo)滯后。(3)實(shí)測(cè)：優(yōu)化前MotiontoPhoton（M2P）延遲=28ms（VIO）+8ms（渲染）+10ms（顯示）=46ms；優(yōu)化后VIO預(yù)測(cè)粒度1ms，粒子重投影在GPUComputeShader并行，耗時(shí)0.9ms，M2P降至18.9ms，火焰滯留降至<0.1秒，用戶主觀評(píng)分從3.2提升至4.6（5分制）。五、創(chuàng)作題（30分）題目：以“晉商票號(hào)”為主題，設(shè)計(jì)一款時(shí)長(zhǎng)45秒的移動(dòng)端豎屏交互式H5，目標(biāo)平臺(tái)微信內(nèi)核，需融合三維模型、粒子特效與手勢(shì)滑控，要求：1.給出完整敘事分鏡（文字描述即可，12鏡以內(nèi)）；2.列出技術(shù)選型與性能預(yù)算（模型面數(shù)、紋理分辨率、DrawCall、幀率）；3.說明如何基于WebGL2.0實(shí)現(xiàn)“票號(hào)印章”熱區(qū)的手勢(shì)旋轉(zhuǎn)與力反饋模擬；4.提供可驗(yàn)證的兼容性測(cè)試矩陣（iOS/Android機(jī)型、微信版本、異常降級(jí)）。答案：1.敘事分鏡：鏡1（03s）：黑底白字“日升昌記”印章蓋下，墨滴飛濺成粒子；鏡2（36s）：鏡頭拉遠(yuǎn)，墨滴重組成3D票號(hào)建筑，用戶下滑360°環(huán)視；鏡3（610s）：金幣沿票號(hào)屋檐瀑布流動(dòng)，形成“匯通天下”字樣；鏡4（1014s）：用戶左滑，金幣化作駝隊(duì)，沿絲綢之路地圖移動(dòng)；鏡5（1418s）：駝隊(duì)抵達(dá)邊境，出現(xiàn)二維碼匯票，用戶長(zhǎng)按掃描；鏡6（1822s）：二維碼爆炸成數(shù)據(jù)流，進(jìn)入現(xiàn)代區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)；鏡7（2226s）：節(jié)點(diǎn)聚合成太原理工大學(xué)Logo，寓意傳承；鏡8（2630s）：Logo中心出現(xiàn)“2025”數(shù)字，用戶雙指縮放開啟AR相機(jī)；鏡9（3034s）：AR疊加票號(hào)建筑在真實(shí)桌面，用戶旋轉(zhuǎn)印章；鏡10（3438s）：印章旋轉(zhuǎn)速度映射背景音效古晉劇鼓點(diǎn)；鏡11（3842s）：鼓點(diǎn)加速，屏幕震動(dòng)（調(diào)用vibrate），票號(hào)建筑升空；鏡12（4245s）：升空粒子組成“歡迎報(bào)考”字樣，出現(xiàn)跳轉(zhuǎn)按鈕。2.技術(shù)選型與性能預(yù)算：引擎：CocosCreator3.8，發(fā)布WebGL2.0；模型：票號(hào)建筑18000三角面，PBR金屬度workflow，2×2K貼圖（ASTC8×8）；金幣粒子：GPUInstancing3000實(shí)例，單實(shí)例24頂點(diǎn)，紋理256×256；DrawCall：合并后≤42，UI層<15；幀率：目標(biāo)5560fps，iPhone8同檔機(jī)型最低45fps；包體：首屏資源<1.8MB，總資源<6MB，啟用微信CDN分包。3.WebGL2.0手勢(shì)旋轉(zhuǎn)與力反饋：(1)通過TouchEvent獲取雙指旋轉(zhuǎn)角θ，調(diào)用glMatrix.rotateY將印章模型矩陣更新；(2)利用DeviceMotionEerval=5ms監(jiān)聽陀螺儀，計(jì)算角加速度α，當(dāng)α>0.8rad/s2且持續(xù)>120ms，觸發(fā)navigator.vibrate(20ms)模擬“卡頓”力反饋；(3)為避免權(quán)限彈窗，首次交互采用用戶激活事件（touchstart）后延遲注冊(cè)devicemotion，符合微信JSSDK6.5.16+策略。4.兼容性測(cè)試矩陣：iOS：iPhone8（14.7.1，微信8.0.42），iPhone12（17.1，