2025年数字媒体艺术与设计考试卷及答案

2025年数字媒体艺术与设计考试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2025年主流WebGL渲染管线中，为减少Overdraw而新增的“EarlyZ”优化阶段默认启用的条件是A.片段着色器未调用discard()B.顶点着色器未使用gl_PointSizeC.帧缓冲对象采用浮点纹理D.启用GL_BLEND答案：A2.在AdobeSubstance3DDesigner里，使用“ShapeMapper”节点将正方形图案映射到球面时，为防止极点拉伸，最佳采样坐标系应切换为A.CartesianB.SphericalC.TriplanarD.Parabolic答案：B3.当使用H.266/VVC编码8K120fpsHDR体育直播流时，相比H.265/HEVC，在相同PSNR下平均可节省码率约A.8%B.15%C.30%D.50%答案：C4.2025年国产渲染器“Lumina4”支持的路径引导技术中，核心使用的在线学习算法是A.PPOB.SACC.REINFORCED.Qlearning答案：B5.在虚幻引擎5.4的Nanite虚拟几何体中，决定簇剔除精度的关键参数是A.ClusterErrorThresholdB.LODBiasC.MaxPixelsPerEdgeD.MinLOD答案：A6.使用StableDiffusionXL进行二次元风格化时，为保持角色面部一致性，2025年社区验证最有效的微调方法是A.DreamBooth+LoRAB.TextualInversionC.HypernetworkD.FullFinetune答案：A7.在TouchDesigner里，通过“WebRTCDAT”实现浏览器低延迟回传，默认使用的拥塞控制算法为A.GCCB.BBRv2C.CopaD.PCC答案：B8.2025年苹果VisionPro空间视频采集要求的双目基线距离为A.63mmB.54mmC.77mmD.35mm答案：C9.在Blender4.2的EeveeNext中，实现准确折射焦散需开启的渲染特性是A.ScreenSpaceRefractionB.PlanarReflectionC.RaytracedRefractionD.VolumetricLight答案：C10.根据ISO/IEC2309012:2025，点云压缩GPCC在几何编码模式下默认的八叉树深度上限为A.8B.10C.12D.14答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些技术组合可在2025年主流移动端实现“120fps+1%低延迟”的实时光线追踪？A.VulkanRayQuery+RDNA4B.Metal3RayTracing+A18ProC.OpenGLES3.2+Adreno8D.WebGPU+ImmortalisG925答案：A、B、D12.在NeRF加速训练过程中，可显著降低GPU显存占用的策略有A.分层采样结合occupancygridB.使用FP16权重+激活检查点C.将位置编码改为球谐函数D.采用ZipNeRF的稀疏网格答案：A、B、D13.2025年主流数字人驱动方案中，支持“单目4D+语音”实时推理的框架包括A.NextHumanB.MetaHumanAnimatorC.NVIDIAAudio2Face3D.DeepMotionCloud答案：A、B、C14.关于HDRVivid（中国自有HDR标准）2025版的新增特性，正确的有A.支持0.0005–4000nit动态范围B.采用动态元数据方案C.向后兼容HLGD.引入AI场景检测答案：A、B、D15.在UnrealEngine5.4的MassEntity系统中，提升人群模拟效率的优化手段有A.使用StructureofArrays数据布局B.启用LODChunkC.关闭PhysX碰撞D.采用Zorder曲线缓存友好答案：A、B、D三、填空题（每空2分，共20分）16.2025年国产渲染器“_______”首次在路径引导中引入神经辐射缓存，实现无噪点10bounce漫反射。答案：Lumina417.在WebGPU规范中，最大工作组大小X维度上限为________。答案：25618.使用NeRF进行城市级场景重建时，为抑制浮动伪影，2025年主流做法是在体渲染前加入________正则化。答案：distortion19.2025年发布的ISO/IEC2309015标准定义了________点云压缩的动态接入单元结构。答案：videobased20.在Blender的GeometryNodes里，实现“递归细分+位移”而不崩溃，需开启________节点以限制最大迭代深度。答案：RepeatZone21.苹果VisionPro的MicroOLED单眼分辨率为________像素。答案：3660×320022.2025年快手“Kira”引擎支持在______ms内完成1080p60fps的AI超分。答案：3.323.使用H.266/VVC的“GPM”工具，最大可支持______种几何划分模式。答案：6424.在TouchDesigner里，通过______TOP可直接输出AV1硬件编码流。答案：MovieFileOut25.2025年虚幻引擎新增的“SlateCompositor”窗口合成器默认使用________色彩空间作为中间线性工作空间。答案：Rec2020四、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）26.2025年主流NeRF已支持动态拓扑变化，无需额外网格约束。答案：×27.Vulkan1.4在移动端强制支持RayTracingPipeline。答案：×28.H.266/VVC的“MRL”工具允许参考非相邻行进行帧内预测。答案：√29.在StableDiffusionXL中，使用“CFG=1”时图像多样性最高。答案：√30.2025年发布的WebCodecsAPI已支持AV2解码。答案：×31.虚幻引擎5.4的Nanite可自动合并材质，但要求基础色纹理尺寸一致。答案：√32.苹果VisionPro的透视延迟低于11ms。答案：√33.2025年国产“影眸”数字人平台已支持单目4D+EMG混合驱动。答案：√34.在Blender4.2中，EeveeNext默认关闭屏幕空间反射。答案：×35.2025年ISO新增标准允许在GPCC中使用神经网络熵编码。答案：√五、简答题（每题8分，共24分）36.简述2025年主流移动端实现“120fps实时光追”的三项关键技术，并给出每项技术的量化收益。答案：1)RDNA4架构的“RTLight”单元：每CU含2个专用BVH遍历核，相交测试吞吐提升3.8×，功耗下降22%。2)VulkanRayQuery的“inline”模式：避免额外光线管线切换，CPU侧调用次数减少65%，帧时间缩短1.2ms。3)时域降噪TAAUR：基于SMAA+历史clamp，在1.3ms内完成1080p降噪，PSNR提升4.3dB，显存带宽节省38%。37.说明NeRF在城市级大场景重建中“分层采样+occupancygrid”如何降低显存，并给出显存对比数据。答案：分层采样将256³网格粗分为8³块，仅对非空块细化至256³；occupancygrid用二进制标记空体素。以10km²城市场景为例，原始显存需84GB，优化后降至9.4GB，降幅88.8%；训练速度从0.28iter/s提升到1.15iter/s。38.概述2025年“AI风格化视频通话”在5G网络下的端到端延迟优化路径，并给出实测数据。答案：端侧：使用SnapdragonX855GModem+FR3频段，空口延迟9ms；手机NPU在4.5ms完成512×512风格迁移；编码端采用H.266/VVCMain10，Slice并行4线程，编码延迟8ms；网络侧UPF下沉至MEC，路由跳数≤3，核心网延迟4ms；对端解码+后处理6ms。端到端总延迟31.5ms，满足ITUTG.114的≤150ms交互阈值。六、综合设计题（共31分）39.命题：为2025年杭州亚运会开幕式设计一套“8K120fpsHDR+实时光追+AI风格化”的云端分布式渲染方案。要求：a)画出系统架构图（5分）b)给出数据流与任务拆分策略（6分）c)计算峰值并发所需GPU算力（TFLOPS）与显存（GB），并列出公式（8分）d)设计动态调度算法，保证端到端延迟≤80ms，写伪代码（7分）e)说明版权保护与溯源机制（5分）答案：a)架构图：浏览器端↔5GFR3↞MECEdge↠RegionalDC↠CoreDCEdge：RTLightGPU+ASICAV1编码Regional：Lumina4集群+NeRF缓存Core：StableDiffusionXL风格农场+区块链确权节点b)数据流：1)摄像机12GSDI输出8K120fps12bitRAW→EdgeFPGA做Bayer转RGB+初步色调映射；2)分流三路：①光追深度②NeRF背景③原始HDR；3)RegionalDC合并①②，输出32bitEXR；4)Corefarm对EXR进行AI风格化，输出AV110bit；5)回传Edge，与实时音频复用，WebRTCFR3推流。c)峰值并发：观众数N=8×10⁶，并发率15%，有效并发M=1.2×10⁶；单路光追：46TFLOPS（FP16），AI风格化：38TFLOPS；GPU利用率η=0.75，冗余系数k=1.3；总算力=M×(46+38)×k/η=1.2×10⁶×84×1.3/0.75≈1.75×10⁸TFLOPS；单帧显存：8K×120×RGBA16F×3=1.27GB，缓存30帧，显存=1.27×30×M=45.7PB；采用分级缓存，Edge只存2帧，Regional8帧，Core20帧，显存降至10.2PB。d)调度伪代码：```pythondefschedule(frame,t_deadline):forgpuincluster:gpu.et=predict_exec_time(gpu,frame)gpu.rt=net_rtt(gpu)ifgpu.et+gpu.rt<t_deadline5ms: