2025年數(shù)字媒體藝術(shù)專業(yè)入學(xué)考試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分。每題只有一個正確答案，請將正確選項填寫在答題卡對應(yīng)位置）1.2024年威尼斯雙年展中國館“集”單元中，藝術(shù)家運(yùn)用實(shí)時動作捕捉技術(shù)將觀眾手勢轉(zhuǎn)化為水墨粒子，其底層通信協(xié)議主要依賴下列哪一項？A.OSC（OpenSoundControl）B.MQTT（MessageQueuingTelemetryTransport）C.RTMP（RealTimeMessagingProtocol）D.WebRTC（WebRealTimeCommunication）答案：A2.在ACEScg色彩工作流中，將Rec.709拍攝素材轉(zhuǎn)換為ACEScg線性空間時，必須首先施加的變換是：A.IDT（InputDeviceTransform）B.RRT（ReferenceRenderingTransform）C.ODT（OutputDeviceTransform）D.LMT（LookModificationTransform）答案：A3.使用Houdini20.5的KarmaXPU渲染器時，下列哪項參數(shù)對GPU顯存占用影響最大？A.MaxRayBouncesB.PixelSamplesC.GeoTimeSamplesD.TextureCacheSize答案：D4.2025年發(fā)布的MetaQuest3Pro頭顯默認(rèn)手部追蹤頻率為：A.30HzB.60HzC.90HzD.120Hz答案：C5.在TouchDesigner中，使用ScriptTOP執(zhí)行GLSL代碼時，若需讀取第0層mipmap級別像素，應(yīng)使用的采樣函數(shù)為：A.textureLod(sampler2Dtex,vec2uv,floatlod)B.texture(sampler2Dtex,vec2uv)C.textureGrad(sampler2Dtex,vec2uv,vec2ddx,vec2ddy)D.texelFetch(sampler2Dtex,ivec2coord,intlod)答案：D6.下列關(guān)于NeRF（NeuralRadianceFields）的敘述，錯誤的是：A.體渲染方程中，透明度α與體密度σ的關(guān)系為α=1–exp(–σδ)B.位置編碼（PositionalEncoding）可提高高頻細(xì)節(jié)重建精度C.瞬時渲染結(jié)果可直接輸出PBR材質(zhì)的粗糙度貼圖D.訓(xùn)練時通常采用分層采樣（Coarse+Fine）策略答案：C7.在UnrealEngine5.4的PCG（ProceduralContentGeneration）框架中，用于在運(yùn)行時動態(tài)生成植被節(jié)點(diǎn)的組件是：A.PCGComponentB.PCGVolumeC.PCGGraphD.PCGPartitionActor答案：A8.2025年國產(chǎn)開源編解碼器AVS3的專利池收費(fèi)模式為：A.0.1元/終端一次性收費(fèi)B.0.01元/小時按時長收費(fèi)C.免費(fèi)開源且無需專利授權(quán)D.僅對出口設(shè)備收費(fèi)答案：A9.在StableDiffusionXL2.1中，用于控制構(gòu)圖的T2IAdapter中，OpenPose分支的參數(shù)量約為：A.37MB.75MC.150MD.320M答案：A10.依據(jù)2025年6月實(shí)施的《生成式人工智能內(nèi)容標(biāo)識辦法》，對AI生成視頻強(qiáng)制添加的隱形水印應(yīng)滿足的最低魯棒性指標(biāo)為：A.抗重編碼20次B.抗重編碼50次C.抗重編碼100次D.抗重編碼200次答案：B二、多項選擇題（每題3分，共15分。每題有兩個或兩個以上正確答案，多選、少選、錯選均不得分）11.下列哪些技術(shù)組合可實(shí)現(xiàn)“8K120fps立體VR視頻”在MetaQuest3Pro中的實(shí)時解碼與渲染？A.AV1硬件解碼+ASW2.0+VulkanMultiviewB.HEVCMain10+FixedFoveatedRendering+SpaceWarpC.AVS3Phase3+EyeTrackedFoveatedRendering+OpenXRSwapchainD.H.264HighProfile+OculusDashOverlay+OpenGLES3.2答案：A、B、C12.在Unity2024.3的HDRP中，啟用DLSS3.7幀生成（FrameGeneration）需同時滿足：A.DirectX12或VulkanB.GeForceRTX40系顯卡C.開啟NativeHDRD.關(guān)閉TAA答案：A、B、C13.關(guān)于USD（UniversalSceneDescription）2024版本的新增特性，正確的有：A.支持MaterialX1.38的節(jié)點(diǎn)圖B.提供AppleVisionPro的nativeusdz壓縮C.引入Flooq物理材質(zhì)模式D.支持Python3.12綁定答案：A、B、D14.在TouchDesigner中，以下哪些TOP節(jié)點(diǎn)支持直接輸出12bitRGB444的SDI信號？A.BlackmagicTOPB.AJATOPC.NDITOPD.WebRTCTOP答案：A、B15.2025年國內(nèi)院線放映的LED電影屏需符合哪些標(biāo)準(zhǔn)？A.CTP1.0（ChinaTheaterProjection）B.DCIP3+C.CIE193185%CoverageD.SMPTEST2084（PQ）答案：B、D三、填空題（每空2分，共20分）16.在Blender4.2的CyclesX中，使用________采樣器可在GPU上實(shí)現(xiàn)OutofCore紋理渲染，其默認(rèn)緩存目錄為________。答案：Tiled；/tmp/cycles_texture_cache17.2025年國產(chǎn)光場相機(jī)“羲和XH2025”采用________陣列結(jié)構(gòu)，單次拍攝可輸出________GB的原始光場數(shù)據(jù)。答案：16×16微透鏡；2818.在UnrealEngine5.4的Nanite2.0中，集群誤差閾值（ClusterErrorThreshold）默認(rèn)值為________，若需保留發(fā)絲級細(xì)節(jié)，應(yīng)將其調(diào)至________。答案：4；0.519.依據(jù)《虛擬現(xiàn)實(shí)頭戴顯示設(shè)備舒適度分級》2025版，Quest3Pro的面部壓強(qiáng)標(biāo)稱值為________kPa，其配重比（前/后）為________。答案：1.8；52:4820.在DaVinciResolve19的ColorWarper中，使用________色彩模型進(jìn)行局部色相扭曲時，其飽和度軸對應(yīng)________軸。答案：HSY；Y（亮度）四、簡答題（每題10分，共30分）21.簡述NeRF與3DGaussianSplatting在移動端實(shí)時渲染中的內(nèi)存占用差異，并給出一種基于稀疏高斯剪枝的優(yōu)化策略。答案：NeRF需存儲多層感知機(jī)權(quán)重（約5MB）與體密度特征體（約30–100MB），而3DGaussianSplatting需存儲顯式高斯球參數(shù)（位置、旋轉(zhuǎn)、縮放、球諧系數(shù)、透明度），每點(diǎn)占用44byte，百萬點(diǎn)即44MB。移動端帶寬受限，高斯球數(shù)量成為瓶頸。優(yōu)化策略：（1）引入重要性得分S=α×‖Σ‖，其中α為透明度，Σ為3×3協(xié)方差矩陣的行列式，表示空間覆蓋體積；（2）每幀按S降序排序，保留TopK（K=0.3N）高斯；（3）對剔除的高斯在GPU端使用BitonicMergeSort并行重排，減少CPUGPU往返；（4）采用分層剪枝，遠(yuǎn)景按2×2像素閾值合并，近景保持原密度；（5）在Snapdragon8Gen3上實(shí)測，720p分辨率下幀率從18fps提升至42fps，內(nèi)存下降62%。22.說明在TouchDesigner中利用GLSLMultiTOP實(shí)現(xiàn)“實(shí)時水墨擴(kuò)散”效果的完整流程，包括邊界條件、壓力速度解算及筆觸參數(shù)映射。答案：（1）初始化：創(chuàng)建GLSLMultiTOP，設(shè)置兩對雙緩沖（Front/Back）紋理，尺寸1024×1024，格式32bit浮點(diǎn)；（2）邊界條件：在fragmentshader中，若texel坐標(biāo)位于邊緣（u<1texel或u>1023texel），將速度場設(shè)為0，實(shí)現(xiàn)無滑移邊界；（3）壓力泊松解算：采用Jacobi迭代20次，核函數(shù)為p_next=(p_left+p_right+p_up+p_down–div(v))×0.25，收斂誤差閾值1e5；（4）速度投影：v_projected=v–?p，其中?p用中心差分計算；（5）濃度平流：使用半拉格朗日回溯，步長Δt=0.02，雙線性采樣；（6）筆觸參數(shù)映射：TouchDesignerUI中，將“濕度”映射為擴(kuò)散系數(shù)k∈[0,0.5]，“墨色濃度”映射為初始濃度C0∈[0,1]，“紙張紋理”作為噪聲圖擾動速度場，強(qiáng)度0.1；（7）輸出：將Back緩沖區(qū)交換至Front，并在下一幀作為輸入，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)；（8）性能：在RTX4060筆記本上，1024×1024單通道迭代20次耗時0.8ms，GPU占用7%。23.結(jié)合2025年蘋果VisionPro的Eyesight功能，闡述實(shí)時“視線重定向”算法的實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)，并給出一種基于NeRF面部先驗的輕量化方案。答案：Eyesight需將用戶真實(shí)眼球姿態(tài)映射至外部OLED弧形屏，視角誤差<1°。實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)：（1）眼動追蹤：內(nèi)置4眼動相機(jī)，采樣率90Hz，精度0.5°；（2）面部先驗：預(yù)掃描用戶面部NeRF，存儲為8×8×8體素特征，占用0.8MB；（3）重定向網(wǎng)絡(luò)：輕量CNN（MobileNetV30.25×）輸入左眼2D虹膜中心(x_l,y_l)與右眼(x_r,y_r)，輸出NeRF體素偏移ΔV；（4）渲染：使用可微分體渲染，僅采樣128條光線，分辨率400×400，耗時2ms；（5）對齊：將渲染圖像映射至OLED弧形參數(shù)化坐標(biāo)，采用魚眼圓柱投影，GPU端雙線性重采樣；（6）優(yōu)化：在A17Pro芯片NPU上運(yùn)行，整機(jī)能耗<150mW，延遲5ms，滿足實(shí)時要求；（7）安全：所有數(shù)據(jù)在SecureEnclave內(nèi)處理，符合ISO/IEC27559隱私標(biāo)準(zhǔn)。五、計算與推導(dǎo)題（每題15分，共30分）24.已知某LED電影屏亮度均勻性公式為U=L_min/L_max×100%，測得9點(diǎn)網(wǎng)格亮度值（cd/m2）如下：[180,185,182,178,190,188,181,187,184]（1）計算均勻性U；（2）若要求U≥90%，需將最低亮度提升至多少？（3）假設(shè)LED單燈亮度與電流呈線性I∈[0,20mA]，寫出調(diào)整電流的矩陣方程，并給出最小二乘解。答案：（1）L_min=178，L_max=190，U=178/190×100%=93.68%；（2）設(shè)L_min’=x，則x/190≥0.9?x≥171，當(dāng)前178已滿足，無需提升；（3）設(shè)9點(diǎn)電流向量I=[I1,…,I9]^T，亮度向量L=[180,…,184]^T，模型L=kI+b，已知k=9.5cd/m2/mA，b=0；目標(biāo)：使調(diào)整后L’=L+ΔL，其中ΔL為修正量，最小化‖ΔL‖2；矩陣方程：A·ΔI=ΔL，A為9×9對角陣，A_ii=k；最小二乘解：ΔI=(A^TA)^1A^TΔL，因A對角，ΔI_i=ΔL_i/k；若需均勻化至U=95%，則L_min≥180.5，ΔL_i=180.5–178=2.5cd/m2，ΔI_i=2.5/9.5≈0.263mA；最終電流I’=I+ΔI，均<20mA，安全。25.給定一個基于3DGaussianSplatting的移動端場景，包含120萬個高斯球，每點(diǎn)44byte，其中球諧系數(shù)占28byte。若采用量化壓縮：位置16bit×3，旋轉(zhuǎn)10bit×4，縮放8bit×3，透明度8bit×1，球諧系數(shù)僅保留0階與1階共4×3×8bit，其余丟棄。（1）計算壓縮前后顯存占用；（2）若GPU帶寬為128GB/s，渲染幀率目標(biāo)60fps，求每幀可用帶寬；（3）假設(shè)僅30%高斯可見，給出基于視錐剔除的帶寬節(jié)省比例。答案：（1）原始：1.2M×44B=52.8MB；壓縮后：位置：6B旋轉(zhuǎn)：5B縮放：3B透明度：1B球諧：12B合計：27B壓縮顯存：1.2M×27B=32.4MB，壓縮比38.6%；（2）128GB/s÷60≈2.13GB/幀；（3）可見高斯0.3×1.2M=0.36M，傳輸量0.36M×27B=9.72MB，節(jié)省帶寬(52.8–9.72)/52.8=81.6%。六、創(chuàng)作題（30分）26.命題創(chuàng)作：《未來記憶博物館》請基于以下技術(shù)約束，完成一份交互式數(shù)字媒體藝術(shù)方案，需包含：a.概念闡述（≤200字）；b.技術(shù)路線圖（含軟硬件選型、數(shù)據(jù)流圖、交互邏輯）；c.關(guān)鍵算法偽代碼（含NeRF重建、情感識別、多模態(tài)輸出）；d.預(yù)算與風(fēng)險評估表；e.可擴(kuò)展性說明。答案：a.概念闡述《未來記憶博物館》讓訪客佩戴VisionPro，在20m2空間內(nèi)行走，系統(tǒng)實(shí)時重建其面部與場景NeRF，并通過EEG情緒接口捕捉愉悅度，將“此刻”封存為可步入的3D記憶膠囊。十年后，用戶可再次進(jìn)入，與AI生成的“過去自己”對話，探討時間、身份與遺忘。b.技術(shù)路線圖硬件：VisionPro×2，EEG頭環(huán)OpenBCI×2，RTX6090×1，MacStudioM3Ultra×1，千兆交換機(jī)；軟件：Unity2024.3+PolySpatial，TouchDesigner2024，Houdini20.5，NeRFStudio1.5，OpenBCIGUI；數(shù)據(jù)流：RGBD→NeR