---
title: "Кино, медиа и искусство · Симуляции · Гипотеза симуляции"
url: https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/media-art
description: "Ткань, дым, толпы и свет, порождаемые физическими моделями, а не нарисованные вручную. Часть таксономии симуляций, которые люди действительно запускают."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Гипотеза симуляции (simulation-hypothesis.com)"
---

[Симуляции](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations)область 17 из 18

# Кино, медиа и искусство

Ткань, дым, толпы и свет, порождаемые физическими моделями, а не нарисованные вручную.

До компьютеров кино и анимация приближали физику проволочными подвесками, миниатюрами и рисованными кадрами. Теперь физику даёт сама симуляция: ткань, которая драпируется, движущиеся волосы, толпы без повторов и свет, который идёт так же, как в настоящем мире. Методы инженерии и науки направлены на историю, а не на мост или реактор. Их настраивают на правдоподобие, а не на физическую точность, и часто считают не в реальном времени, а заранее, кадр за кадром. У музыки и изображения общая идея: задать лежащий в основе процесс и дать результату возникнуть самому.

## Смоделированные физические среды

### Симуляция ткани

Ткань представлена сеткой точек и пружин, которая драпируется, складывается и рвётся под действием тяжести и движения.

Вопрос, на который отвечает: Как эта одежда двигается на движущемся теле, если аниматору не нужно выставлять каждую складку?

Не учитывает: У настоящей ткани есть память о складках, которую большинство решателей ткани игнорирует.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно узел рендер-фермы для прохода ткани одной сцены С: 1987 к 1987 году: первые модели ткани «масса — пружина» для компьютерной анимации

[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)нижний уровень: Поля

### Симуляция волос и шерсти

Десятки тысяч отдельных прядей, каждая со своими правилами изгиба и столкновений, приводятся в движение ветром, тяжестью и телом под ними.

Вопрос, на который отвечает: Как правдоподобно двигаются целая шевелюра или шерсть, волосок за волоском?

Не учитывает: Трение между прядями приближённое. Иначе каждая симуляция шла бы дольше, чем позволяет производственный график.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно узел рендер-фермы для прохода волос одного персонажа С: 1989 к 1989 году: первые исследования анимации волос по прядям

[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)нижний уровень: Поля

### Симуляция жидкости и дыма для эффектов

Огонь, дым, вода, пыль и взрывы считаются как жидкость на сетке или в частицах, стилизованные под то, как они должны выглядеть, а не под научную точность.

Вопрос, на который отвечает: Как этот взрыв, волна или столб дыма движется и выглядит на экране?

Не учитывает: Настроено так, чтобы хорошо смотреться в кадре, а не точно сохранять энергию или массу.

Работает на: около 10^13 FLOPS приблизительно выделенные ресурсы рендер-фермы для одной сцены с большим числом эффектов С: 1982 к 1982 году: первые компьютерные эффекты жидкостей и частиц для кино

[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Частицы и задача N тел](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-particles)нижний уровень: Поля

### Симуляция разрушения и обломков

Здания, машины и предметы разламываются на куски и разлетаются под действием физики твёрдых тел, настроенной так, чтобы обрушение выглядело эффектно, а не просто верно.

Вопрос, на который отвечает: Как эта конструкция разрушается и куда падают обломки?

Не учитывает: Настоящие материалы разрушаются непредсказуемо; эти узоры разломов заранее спланированы, чтобы хорошо смотреться.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно узел рендер-фермы для одной сцены разрушения С: 1995 к 1995 году: симуляция разрушения твёрдых тел применяется в эффектах для кино

[Частицы и задача N тел](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-particles)[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)нижний уровень: Тела

### Деформация мышц и кожи

Кожа и мягкие ткани цифрового тела скользят, выпячиваются и морщатся поверх анимированного скелета и мышц под ними.

Вопрос, на который отвечает: Двигается ли тело этого существа или персонажа так, будто у него настоящие мягкие ткани?

Не учитывает: Скольжение кожи по кости по-прежнему в основном приближено, а не симулируется как настоящая ткань.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно узел рендер-фермы для прохода тела одного персонажа С: 1999 к 1999 году: мышечные системы деформации для персонажей компьютерной анимации

[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)нижний уровень: Поля

### Динамика твёрдого тела для анимации

Твёрдые предметы сталкиваются, ложатся стопкой, катятся и оседают под действием тяжести и трения; так оживляют реквизит и второстепенные движения, не расставляя вручную каждый отскок.

Вопрос, на который отвечает: Как эта груда предметов валится и оседает после толчка?

Не учитывает: Предметы иногда проникают друг в друга или дрожат так, как не бывает с настоящими вещами.

Работает на: около 10^11 FLOPS приблизительно рабочая станция для симуляции реквизита одной сцены С: 1988 к 1988 году: физика твёрдых тел используется для компьютерной анимации

[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)[Частицы и задача N тел](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-particles)нижний уровень: Тела

### Динамика на основе положений

Предметы вроде ткани и мягких тел движутся прямым изменением положения точек, чтобы выполнить ограничения. Это быстро и устойчиво.

Вопрос, на который отвечает: Как симулировать деформируемые объекты достаточно быстро для интерактивной работы?

Не учитывает: Не точна физически, а жёсткость зависит от числа шагов.

Работает на: около 10^9 FLOPS приблизительно В реальном времени на одном CPU или GPU С: 2007 Position based dynamics (2007) [источник](https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2007.01.005)

[Частицы и задача N тел](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-particles)[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)нижний уровень: Тела

### Синтез поверхности океана

Поверхность воды создаётся из спектра волн; так отрисовывают открытое море с зыбью и пеной.

Вопрос, на который отвечает: Как выглядит море при заданных ветре и глубине?

Не учитывает: Она моделирует форму поверхности, а не весь поток под ней и не обрушение больших волн.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно рабочая станция, минуты на кадр С: 1986 к 1986 году: Fournier and Reeves, A simple model of ocean waves [источник](https://doi.org/10.1145/15922.15894)

[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Стохастические процессы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-stochastic)нижний уровень: Поля

### Эффекты на системах частиц

Огонь, искры, дым и брызги рисуются как тысячи недолговечных точек, у каждой своё движение и вид.

Вопрос, на который отвечает: Как показать размытое событие облаком независимо движущихся точек?

Не учитывает: Точки не давят друг на друга, поэтому настоящего поведения жидкости нет.

Работает на: около 10^10 FLOPS приблизительно ноутбук, в реальном времени С: 1983 к 1983 году: Reeves, Particle systems (использовано в эффекте стены огня) [источник](https://doi.org/10.1145/964967.801167)

[Частицы и задача N тел](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-particles)[Стохастические процессы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-stochastic)нижний уровень: Поля

### Моделирование снега и зернистых материалов

Снег, песок и подобные материалы моделируют точками, несущими напряжение, поэтому они, как настоящий материал, образуют кучи, ломаются и слипаются.

Вопрос, на который отвечает: Как снег уплотняется, ломается и течёт под нажимом?

Не учитывает: Физика льда на уровне зёрен заменена усреднённым законом для материала.

Работает на: около 10^14 FLOPS приблизительно рендер-ферма, часы на сцену С: 2013 к 2013 году: Stomakhin and others, A material point method for snow simulation [источник](https://doi.org/10.1145/2461912.2461948)

[Частицы и задача N тел](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-particles)[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)нижний уровень: Поля

## Населённые и построенные миры

### Цифровая симуляция толпы

Тысячи отдельных фигур с простыми правилами движения и обхода заполняют стадион, поле боя или улицу, и их не нужно анимировать по одной.

Вопрос, на который отвечает: Как толпа такого размера движется, бежит или дерётся как единая масса?

Не учитывает: Каждая фигура в задних рядах склонна двигаться слишком похоже.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно выделенные ресурсы рендер-фермы для одной сцены с толпой С: 1997 к 1997 году: агентные системы толпы используются в сценах сражений в полнометражных фильмах

[Агентные](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-agent-based)нижний уровень: Тела

### Цифровые люди и лица

Мышцы, кожа и микровыражения лица смоделированы достаточно хорошо, чтобы оживить синтетическую игру, которая выглядит как игра настоящего человека.

Вопрос, на который отвечает: Может ли это синтетическое лицо передавать эмоции так же убедительно, как настоящее, на котором оно основано?

Не учитывает: Глаза и уголки рта остаются самыми трудными областями для убедительного воспроизведения.

Работает на: около 10^13 FLOPS приблизительно выделенные ресурсы рендер-фермы для лица одного главного героя С: 2001 к 2001 году: высокоточная съёмка и симуляция лица для кино

[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)нижний уровень: Поля

### Процедурные города и ландшафты

Улицы, здания, рельеф и растительность создают по правилам и случайности из небольшого набора параметров, а не расставляют вручную.

Вопрос, на который отвечает: Как заполнить подробностями целый город или континент, если расставить всё вручную невозможно?

Не учитывает: Сгенерированные города, как правило, статистически правдоподобны, но лишены конкретной истории.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно рабочая станция или узел рендер-фермы для сборки одной среды С: 1982 к 1982 году: фрактальная генерация рельефа в компьютерной графике

[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)[Стохастические процессы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-stochastic)нижний уровень: Правила

### Виртуальные съёмочные площадки

Компьютерная среда, которую в реальном времени показывают на больших экранах за актёрами и снимают на камеру; сцена реагирует на движение объектива.

Вопрос, на который отвечает: Может ли фон реагировать на камеру в реальном времени, чтобы его не приходилось добавлять потом?

Не учитывает: Освещение настоящего актёра и экрана за ним по-прежнему не совпадает полностью.

Работает на: около 10^13 FLOPS приблизительно кластер игровых видеокарт, который выводит изображение на экраны сцены в реальном времени С: 2019 к 2019 году: большие виртуальные съёмочные павильоны со светодиодными стенами широко используются

[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)нижний уровень: Поля

### Цифровые экосистемы и растительность

Леса, луга и популяции животных создаются и анимируются вместе: растения соревнуются за свет, а животные движутся по результату.

Вопрос, на который отвечает: Как выглядит и движется целый смоделированный ландшафт из растений и существ?

Не учитывает: Смоделированные экосистемы настроены выглядеть пышно, а не балансироваться так, как настоящие.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно узел рендер-фермы для прохода экосистемы одной среды С: 2000 к 2000 году: процедурные инструменты растительности и экосистем для сред в кино

[Агентные](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-agent-based)[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)нижний уровень: Тела

### Симуляция атмосферы и неба

Облака, туман, дождь и цвет неба создаются по физическим моделям рассеяния света и влаги, для погоды в сцене, а не настоящей.

Вопрос, на который отвечает: Как должны выглядеть небо и погода в этом кадре, если не снимать в нужный день?

Не учитывает: Настроено на то, как должно выглядеть небо, а не на настоящую физику атмосферы.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно узел рендер-фермы для прохода неба одной среды С: 1986 к 1986 году: физически обоснованные модели отрисовки неба и облаков

[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)нижний уровень: Поля

### Нейронные аватары

Нейронная сеть, обученная на съёмке человека с нескольких камер, отрисовывает живое лицо или тело, которое можно анимировать.

Вопрос, на который отвечает: Можно ли отрисовать виртуального человека так, чтобы он был неотличим от настоящего?

Не учитывает: Нужно снять каждого человека, а поведение не порождается.

Работает на: около 10^13 FLOPS приблизительно Обучение на каждого человека С: 2018 Deep appearance models for face rendering (2018) [источник](https://arxiv.org/abs/1808.00362)

[Выученные эмуляторы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-learned)нижний уровень: Тела

### Виртуальные кумиры и инфлюенсеры

Вымышленный исполнитель, нарисованный компьютерной графикой и управляемый как знаменитость: он появляется в СМИ и социальных лентах.

Вопрос, на который отвечает: Привязывается ли публика к исполнителю, у которого нет тела?

Не учитывает: Персонаж написан командой; автономная внутренняя жизнь не моделируется.

Работает на: около 10^11 FLOPS приблизительно рабочая станция, отрисовка почти в реальном времени С: 1996 к 1996 году: Киёко Дате, 3D-идол в компьютерной графике, дебютировавшая в Horipro [источник](https://en.wikipedia.org/wiki/Kyoko%5FDate)

[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)нижний уровень: Тела

### Виртуальные концерты

Живое выступление в общем виртуальном мире или на игровом движке, с аватарами, сценическими эффектами и удалённой публикой.

Вопрос, на который отвечает: Можно ли разделить концерт с публикой, которая присутствует только как аватары?

Не учитывает: Реакция публики и ощущение толпы слабее, чем на настоящей площадке.

Работает на: около 10^12 FLOPS приблизительно дата-центр, реальное время для тысяч зрителей С: 2006 к 2006 году: Duran Duran выступили в Second Life [источник](https://en.wikipedia.org/wiki/Virtual%5Fconcert)

[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)[Агентные](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-agent-based)нижний уровень: Популяции

### Цифровое омоложение

Лицо исполнителя восстанавливают в 3D и переносят на более молодой или более старший возраст; движет им собственная игра актёра.

Вопрос, на который отвечает: Можно ли показать лицо в другом возрасте, сохранив выражение актёра?

Не учитывает: Результат — модель внешности; биология старения не моделируется.

Работает на: около 10^13 FLOPS приблизительно рендер-ферма, часы на сцену С: 2008 к 2008 году: «Загадочная история Бенджамина Баттона» с эффектами Digital Domain [источник](https://en.wikipedia.org/wiki/The%5FCurious%5FCase%5Fof%5FBenjamin%5FButton%5F%28film%29)

[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Выученные эмуляторы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-learned)нижний уровень: Тела

### Цифровые персонажи с захватом игры актёра

Компьютерный персонаж, которого оживляют записанные движения тела и лица актёра, а затем вставляют в живую съёмку.

Вопрос, на который отвечает: Может ли движение актёра управлять существом, совсем не похожим на человека?

Не учитывает: Мышцы и мысль не моделируются, только записанное движение.

Работает на: около 10^11 FLOPS приблизительно рабочая станция, часы на сцену С: 2002 к 2002 году: Голлум во «Властелине колец: Две крепости» [источник](https://en.wikipedia.org/wiki/Motion%5Fcapture)

[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)нижний уровень: Тела

### Моделирование растений L-системами

Формы растений выращивают, многократно переписывая строку символов в ветвящуюся структуру, а затем рисуют как деревья и листья.

Вопрос, на который отвечает: Какие простые правила переписывания дают заданную ветвящуюся форму?

Не учитывает: Правила подбирают формы; химии и борьбы за свет, которые движут настоящим ростом, нет.

Работает на: около 10^8 FLOPS приблизительно ноутбук, секунды С: 1968 к 1968 году: Lindenmayer, Mathematical models for cellular interactions in development [источник](https://doi.org/10.1016/0022-5193%2868%2990079-9)

[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)[Клеточные автоматы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-cellular-automata)нижний уровень: Клетки

### Машинима

Фильмы, снятые режиссурой персонажей и камер внутри игрового движка реального времени вместо физической камеры или офлайн-отрисовщика.

Вопрос, на который отвечает: Что можно снять в мире, который существует только в игровом движке?

Не учитывает: Движок решает, что можно показать; действия ограничены тем, что позволяют его средства управления.

Работает на: около 10^11 FLOPS приблизительно игровой ПК, в реальном времени С: 1996 к 1996 году: Diary of a Camper, короткий фильм на движке Quake [источник](https://en.wikipedia.org/wiki/Machinima)

[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)нижний уровень: Правила

### Аниматронные фигуры

Механические фигуры людей и животных с приводом от мотора, которые выполняют заданные движения и речь.

Вопрос, на который отвечает: Насколько убедительно машина может изображать живое существо?

Не учитывает: Движение воспроизводится из записи, без восприятия и решений.

Работает на: без компьютера. механический контроллер, никаких вычислений С: 1963 к 1963 году: Audio-Animatronics Диснея, Enchanted Tiki Birds [источник](https://en.wikipedia.org/wiki/Animatronics)

[Физический аналог](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-analogue)[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)нижний уровень: Тела

### Управление персонажами на основе физики

Виртуальное тело с суставами и мышцами учат двигаться, прыгать или драться обучением с подкреплением в физическом движке, копируя клипы захвата движения.

Вопрос, на который отвечает: Может ли персонаж держать равновесие и двигаться естественно, реагируя на толчки, без анимации, сделанной вручную?

Не учитывает: Стиль берётся только из клипов, которые он копирует, а редкие движения и тонкая работа рук удаются плохо.

Работает на: около 10^15 FLOPS приблизительно дни на рабочей станции с видеокартой на каждый навык. С: 2018 DeepMimic Peng и коллег: глубокое обучение с подкреплением по образцам для физических навыков персонажей. [источник](https://doi.org/10.1145/3197517.3201311)

[Выученные эмуляторы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-learned)[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)нижний уровень: Тела

## Свет и звук

### Физически обоснованный перенос света

Лучи света прослеживают от камеры назад, через отражения от каждой поверхности и сквозь неё, чтобы вычислить физически согласованное изображение.

Вопрос, на который отвечает: Как ведёт себя свет в этой сцене, отскок за отскоком, а не в приближении?

Не учитывает: Сходится медленно, поэтому шум по-прежнему подавляют эвристиками, а не увеличением числа выборок.

Работает на: около 10^14 FLOPS приблизительно выделенные ресурсы рендер-фермы на многих узлах для одного кадра С: 1986 Алгоритм трассировки путей Каджии, 1986 год

[Монте-Карло](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-monte-carlo)[Частицы и задача N тел](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-particles)нижний уровень: Поля

### Распространение звука и акустика

Звуковые волны прослеживают или моделируют, пока они отражаются, поглощаются и дифрагируют в виртуальной комнате, на городской улице или поле боя, для звука в кино и играх.

Вопрос, на который отвечает: Как на самом деле должно звучать это пространство, учитывая его форму и материалы?

Не учитывает: У настоящих ушей и комнат есть особенности, которые акустические модели обычно идеализируют.

Работает на: около 10^11 FLOPS приблизительно рабочая станция для акустического прохода одной сцены С: 1968 к 1968 году: лучевое моделирование акустики помещений

[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Частицы и задача N тел](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-particles)нижний уровень: Поля

### Синтез звука инструментов по физической модели

Струна, язычок, мембрана барабана или труба моделируются как колеблющийся физический объект, и звук вычисляется напрямую, а не записывается или сэмплируется.

Вопрос, на который отвечает: Как звучал бы этот инструмент, если вычислить звук из его физики, а не записывать?

Не учитывает: Передаёт физику инструмента, но не десятилетия техники исполнителя.

Работает на: около 10^10 FLOPS приблизительно работает в реальном времени на ноутбуке или синтезаторе С: 1983 к 1983 году: цифровые волноводные модели колеблющихся струн

[Непрерывные поля](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-continuum)[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)нижний уровень: Поля

### Генеративные художественные системы

Правила, случайность или простые агенты запускаются вперёд, чтобы создать изображение, узор или композицию. Одни правила заранее не определяли результат полностью.

Вопрос, на который отвечает: Какую форму принимает этот процесс, если просто дать ему идти?

Не учитывает: Художник выбирает, какие случайные прогоны оставить, поэтому «генеративная» работа всё равно требует большого отбора.

Работает на: около 10^9 FLOPS приблизительно работает на ноутбуке за секунды или минуты С: 1965 к 1965 году: первое компьютерное искусство по алгоритмическим правилам

[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)[Стохастические процессы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-stochastic)нижний уровень: Правила

### Процедурная и генеративная музыка

Правила музыки, цепи Маркова или простые агенты запускаются вперёд, чтобы породить мелодию, гармонию или развивающийся саундтрек, который реагирует на происходящее на экране.

Вопрос, на который отвечает: Какую музыку создаёт этот набор правил, если он продолжает порождать звуки без композитора, выбирающего каждую ноту?

Не учитывает: Склонен звучать умело и редко удивлять, а именно это и допускают правила.

Работает на: около 10^9 FLOPS приблизительно работает на ноутбуке в реальном времени С: 1957 Сюита «Иллиак», одна из ранних компьютерных композиций по правилам

[Стохастические процессы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-stochastic)[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)нижний уровень: Правила

### Процедурная генерация текстур и материалов

Узоры поверхностей, такие как древесные волокна, ржавчина, поры кожи или слои породы, создают из шума и простых физических правил, а не рисуют вручную и не фотографируют.

Вопрос, на который отвечает: Как должна выглядеть эта поверхность вблизи, если её создать, а не сфотографировать?

Не учитывает: Текстуры на основе шума могут выглядеть однородными в масштабе, в котором настоящая поверхность такой не была бы.

Работает на: около 10^10 FLOPS приблизительно рабочая станция, создающая текстуры для одного объекта С: 1985 к 1985 году: процедурные текстуры шума в духе Перлина в компьютерной графике

[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)[Стохастические процессы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-stochastic)нижний уровень: Правила

### Физически обоснованные звуковые эффекты

Звуки ударов, качения и трения синтезируются по форме, материалу и контакту смоделированных предметов, а не воспроизводятся из записей.

Вопрос, на который отвечает: Какой звук издаёт предмет из этого материала, ударяясь об эту поверхность?

Не учитывает: Модели мод настраивают на слух, и они не учитывают излучение в настоящую комнату.

Работает на: около 10^9 FLOPS приблизительно ноутбук, в реальном времени С: 2001 к 2001 году: van den Doel, Kry and Pai, FoleyAutomatic [источник](https://doi.org/10.1145/383259.383322)

[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)нижний уровень: Поля

### Живое программирование музыки и визуала

Исполнители пишут и меняют работающий код перед публикой, поэтому звук или изображение развиваются по мере правки программы.

Вопрос, на который отвечает: Как меняется музыка, если её правила переписываются во время игры?

Не учитывает: Симуляция — сама программа; ничего физического не моделируется.

Работает на: около 10^8 FLOPS приблизительно ноутбук, в реальном времени С: 2004 к 2004 году: группа TOPLAP создана, чтобы объединить сообщества лайв-кодинга [источник](https://en.wikipedia.org/wiki/Live%5Fcoding)

[Правила и состояния](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-rules)[Реальное время](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-real-time)нижний уровень: Правила

### Нейронный рендеринг сцен

Нейронная сеть, подогнанная под набор фотографий, хранит свет и плотность сцены, так что новые ракурсы можно отрисовать из любой позиции камеры.

Вопрос, на который отвечает: Как выглядело бы это место с точки, откуда никто не снимал?

Не учитывает: Она интерполирует между фотографиями и выдумывает детали там, где снимков не было, поэтому виды, далёкие от оригиналов, ненадёжны.

Работает на: около 10^15 FLOPS приблизительно часов на GPU для сцены, а для большой сцены сутки. С: 2020 NeRF Mildenhall и коллег: представление сцен нейронными полями излучения для синтеза видов. [источник](https://doi.org/10.1007/978-3-030-58452-8%5F24)

[Выученные эмуляторы](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-learned)[Дифференциальные уравнения](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/methods#m-equations)нижний уровень: Поля

[◂ Оборона и конфликты](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/defence-conflict)[Видеоигры ▸](https://simulation-hypothesis.com/ru/simulations/video-games)