《阿凡达》火焰燃烧背后的技术

本文转自公众号：Bifrost艺术之旅

维塔公开了用于阿凡达2、3的火焰燃烧技术论文，这是人类电影特效技术中的一大世纪性的进步，开启下一代火焰模拟。火焰燃烧是第一个被人类攻破的领域，以真正的物理和化学特性实现了电脑可以模拟现实的目的。未来还有液体水、固体破碎等领域等待攻破。

值得一提的是，他们在论文中多处指出，这项技术的实现是基于2019年Maya 发布的Bifrost 燃烧模拟器的论文。他们看到了这款新模拟器的高质量和潜能，但是他们没有直接采用Bifrost在他们的工作流程中的原因有两个，一个是维塔的大部分特效师只会Houdini不会使用Maya，另一个原因是他们希望火焰能够和其它的系统比如水模拟器进行互相影响。（幸亏Houdini和Maya我都会
）

阿凡达：火与灰烬 中的最终镜头

模拟画面

火焰喷射器参考画面

论文正文

Kora，一套用于视觉特效制作的火灾模拟系统。它由以下两部分组成：

(1) 一个基于物理的燃烧求解器，具备弱可压缩性、稀疏性、空间自适应特性，并采用MPI分布式架构；该求解器创新性地引入了能量级联湍流模型，同时支持绝热冷却效应；

(2) 一个以Houdini为核心的抽象层，通过直观且便于艺术家使用的界面，暴露高级燃烧计算功能。其核心组件包括可定制的预混燃料生成、液–气耦合与汽化过程、控制与艺术指导工具，以及基于物理的着色和渲染图集成。我们详细阐述了Kora的系统架构、求解器的底层原理，以及如何将其应用于《阿凡达：火与灰》的制作中。凭借这项工作，我们荣幸地荣获了美国视觉效果协会（VES）2026年度新兴技术奖。

《阿凡达：烈火与灰烬》中超过 1000 个极具挑战性的火焰镜头，涵盖了从燃烧的箭矢和火焰喷射器到大规模爆炸和火龙卷（图 1），这需要一个能够以前所未有的规模呈现逼真效果的系统。为了达到所需的视觉保真度和一致性，我们开发了一个基于物理的燃烧求解器，其中融合了精确的化学、热力学和细火焰模型。拍摄现场的火炬、火焰棒和燃烧的帐篷等实物参考指导了模拟、视觉开发和渲染部门的工作。通过利用真实燃料的化学特性并调整与氧气的预混合比例，我们得以捕捉到诸如缺氧和闪烁的细火焰等引人入胜的效果，从而在与真实参考资料的匹配度方面取得了卓越的成果。

Kora 概述。由开发人员和资深技术总监精心设计的 HDA 层，抽象化了我们基于物理的燃烧求解器和渲染器的复杂性，使其更易于艺术家使用。

为了将求解器的应用范围扩大到化学和可压缩流体领域的专家之外，在熟悉的 Houdini 环境中实现直观的创作，并促进快速上手，我们进一步设计了一个围绕燃烧求解器和渲染器构建的对艺术家友好的流程和工具集，如图 2 所示。

先前的工作

直到最近，视觉特效中使用的许多燃烧求解器——包括商业工具（例如 SideFX Houdini，PhoenixFD，FumeFX）——这些工具主要依赖于现象学或启发式模型。这些系统强调易用性，通过大量解耦的控制（例如，浮力和膨胀，而实际上它们在物理上是紧密耦合的）以及诸如耗散、湍流注入和撕裂力等临时修改器来实现。受物理启发的元素（例如，褶皱火焰）偶尔出现，而额外的后处理启发式方法通常叠加在其上：温度平滑和遮罩以近似辐射加热和冷却，在渲染时对烟灰场进行锐利的颜色梯度重映射以模拟薄的反应区，以及基于耗散的启发式方法来模拟烟灰氧化。

尽管这种方法赋予了创作者广泛的创作自由，但它常常忽略了热力学量之间的基本相互联系，并且未能忠实地捕捉化学反应和火焰锋面的演化过程，后者通常用有限速率化学动力学来近似描述。因此，潜在的现实世界关系要么缺失，要么被错误地呈现，迫使艺术家们通过大量的试错调整来手动“重现物理效果”。即使是最有才华的艺术家，也只能凭借高超的技艺和大量的调整时间才能获得逼真的效果。这导致了沉重的认知负担、大型团队在处理大量镜头时画面风格的不一致、漫长的迭代周期以及镜头特定参数的激增。

对于视觉特效燃烧求解器而言，另一个重要的要求是能够注入或增强湍流和涡旋，但现有方法都存在明显的局限性。旋度噪声提供了灵活的多尺度速度扰动，但通常需要对振幅和频率进行大量的逐次调整才能获得逼真的效果。涡旋约束增强了流动中已有的涡旋，但它缺乏物理基础，过度增强时容易引入视觉伪影，因此难以进行稳健的控制。小波湍流作为后处理方法添加了精细尺度的细节，但使用超过一到两个八度音程通常会产生不自然且易于识别的图案。

将固态火花融入气体火焰中，增强火焰威力。

基于物理的燃烧

长期以来，人们一直提倡采用基于物理的燃烧模拟方法，其中在薄焰建模、固体燃料燃烧和膨胀以及冲击波等方面取得了显著成果。尤其值得一提的是2019 年，Autodesk 推出了一款完整的、可用于生产的基于物理的燃烧系统，该系统在 Maya 的 Bifrost 中实现，包括真实的燃料氧化剂混合物、薄火焰传播、烟尘形成/氧化、简化的等压热力学（理想气体膨胀）以及数值改进，在有限的可压缩性（支持收缩/膨胀，但不支持冲击波）和效率之间取得了平衡。

爆炸镜头分解：（A）自适应模拟网格的桶结构，（B）MPI 分区的颜色编码等级，（C）爆炸元素的渲染，以及（D）最终合成结果。

我们的工作深受迈克尔·尼尔森（Bifrost燃烧模拟器主要开发者）2019年论文中提出的基于物理的燃烧模拟器的启发，该模拟器证明了忠实的化学驱动火焰模拟既可行又对生产极具价值。尽管我们非常欣赏该系统的高质量水平和设计理念，但直接采用它在我们的流程中并不实际，因为它与 Autodesk Maya 紧密耦合——对于习惯于以 Houdini 为中心的工作流程的特效艺术家来说，Maya 是一个相当陌生的环境。此外，我们还力求充分利用我们内部框架 Loki 的功能，特别是其用于固体和液体耦合交互的强大多物理场基础架构，以及其专为使用 MPI 进行大规模分布式模拟而设计的稀疏自适应数据结构。

虽然我们的设计借鉴了 迈克尔·尼尔森论文 的一些概念，但在几个关键方面也有所不同：（1）我们存储和演化绝对化学量（而不是相对分数），以改进质量跟踪；（2）我们直接强制执行理想气体定律作为约束，而不是使用其微分形式，以稳健地适应挥发性艺术输入；（3）我们用混合等容求解后进行绝热膨胀代替了等压近似，从而更忠实地捕捉了快速膨胀和绝热冷却。

为了在尽可能减少艺术加工的前提下，以符合物理规律的方式增强涡流结构，我们开发了一种多尺度能量级串湍流模型。该方法通过根据柯尔莫哥洛夫谱注入湍流来恢复耗散的动能，即使在较低分辨率下也能产生丰富的多尺度动力学和引人入胜的视觉细节。

新系统产生了各种理想且以前难以实现的效果，例如缺氧和细火焰的闪烁，提供了一致的、与参考匹配的结果，并已成功应用于《阿凡达：水之道》。

生产可用性

尽管该求解器精度很高，但由于操作它需要专业技能，因此在实际生产中的应用受到限制。当与现实世界的参考数据相匹配时，该求解器表现出色——已知化学成分和物理条件能够产生与受控实验一致的结果。然而，在实际的视觉特效工作流程中，这种情况并不常见。艺术家通常只能获得关于最终视觉效果的反馈，而无法直接了解控制燃烧的底层参数。因此，确定如何修改燃料成分或求解器设置以实现特定的视觉效果可能极具挑战性。

此外，我们特效部门迅速涌现出多种基于 Loki 引擎的独立燃烧设置方案。这些方案由不同的艺术家为了解决镜头中的燃情需求而创建，随着时间的推移不断扩散和积累，最终导致特效领域碎片化，且越来越难以驾驭。由于缺乏统一的权威方案，最佳实践只能非正式且不规范地传承，这使得初级艺术家在没有大量指导的情况下难以获得可靠的效果。

Loki 本身公开了大量专家级参数，这些参数旨在用于多物理场研究和开发，其中许多参数为了保证模型的稳健性和物理正确性，应该保持固定不变。然而，在实际应用中，用户可能会无意中修改这些设置，导致结果出现偏差、调试时间增加，以及需要专家反复介入。这使得该求解器功能强大，但在非受控环境下使用时却十分脆弱。

为了弥合以研究为导向的基于物理的模拟与以艺术家为主导的工作流程之间的差距，我们开发了 Kora，这是一个集中式框架，它通过一套直观的工具，在用户熟悉的 Houdini 环境中提供我们新的求解器，其功能类似于 Pahi 系统 对水的处理方式。具体来说，Kora 工具集将其功能组织成几个相互补充的独立领域：资源获取、模拟控制和艺术指导以及渲染。

燃料来源：Kora 利用化学计量比和当量比自动设置预混燃料-氧化剂组合。它支持体积冲压、基于颗粒和基于通量的燃料来源方法，以满足各种排放需求。借助 Loki 的耦合功能，它配置多物质模拟，其中液态燃料与空气相互作用并汽化成可燃气体，同时保持质量和动量守恒；类似的方法支持与固体颗粒（例如火花和烟尘）的相互作用。

模拟控制：Kora 仅公开对艺术创作迭代有意义的求解器控制项，同时锁定（或自动管理）在不同镜头中应保持一致的专家参数。通过抽象化包括热力学和燃烧化学在内的许多底层复杂性，Kora 使艺术家能够高效地创建复杂的模拟，并将时间集中在创意迭代上，而不是底层技术设置上。

艺术指导：为了在保持物理合理性的同时实现方向控制，Kora 提供了一系列微创的操控机制：(1) 通过扭曲的重力场操控浮力；(2) 利用空间变化的科里奥利力形成可控涡旋；(3) 风场边界约束； (4) 频域速度引导 ，这些机制均已适配稀疏网格。这些技术使艺术家能够在不抑制显著动态特征的前提下塑造宏观行为。

渲染方面：Kora 与 Manuka 渲染器集成，可在渲染时解决复杂的体积合成问题。燃烧反应场驱动高级着色效果，有助于创建精细的视觉效果，而开尔文温度则直接用于计算精确的黑体辐射。

阿凡达3中液态燃料飞溅燃烧的效果。预览渲染图（上）和最终合成效果图（下）。

接下来这段是具体的算法公式，描述了他们如何参考Bifros燃烧模拟器论文中的算法以及他们的不同之处......

下面是不涉及数学并且我觉得并且有意思的一些内容：

化学反应

该求解器通过显式追踪碳氢燃料与氧气、氮气、二氧化碳和水蒸气的相互作用来模拟碳氢燃料的燃烧。该系统支持多种常见的实际燃料，包括甲烷、丙烷以及柴油等复杂化合物，每种燃料都由其热化学性质定义。氮气和现有的燃烧产物在化学上是惰性的，它们会稀释气体混合物，仅通过增加浓度和热容来参与热力学过程。

主要的化学过程是燃料氧化，其中碳氢燃料与氧气反应生成二氧化碳和水蒸气，同时以热的形式释放化学能。从物理角度来看，这种热量对应于燃烧焓。它会提高局部温度，根据状态方程驱动体积膨胀，从而产生浮力运动。

燃烧行为的关键概念是化学计量比，它定义了完全燃烧所需的燃料和氧气的理想比例，即两种物质均不过量。当量比则定义为实际燃料-氧气混合物相对于理想化学计量比的比例。当量比小于 1 的混合物为贫燃混合物，氧气过量；而当量比大于 1 的混合物为富燃混合物，氧气不足。

例如，考虑丙烷完全燃烧的平衡化学方程式：

这意味着 1 摩尔丙烷完全氧化需要 5 摩尔氧气。因此，丙烷的化学计量比为 1:5。由此可知，当量比为 1:2 时，比例为 1:10，意味着燃料过剩，燃烧贫燃。另一方面，当量比为 2:1 时，比例为 2:5，则会产生燃料过剩、氧气不足的混合物。

富燃条件会导致缺氧，此时燃烧局部受氧气限制，火焰锋面会随着周围气流中新鲜氧气的引入而间歇性地点燃和熄灭。这自然会产生一些视觉现象，例如火焰阻塞、脉动和闪烁。由于求解器能够追踪化学物质并显式地模拟反应，因此这些现象直接源于反应物在局部的可用性，而非启发式噪声或时间调制。

除了主要的氧化反应外，该求解器还将烟尘的形成模拟为发生在富燃料区域的后续过程。当局部氧气耗尽后仍有过量燃料残留时，富碳中间体可以成核形成烟尘颗粒。由于烟尘代表的是固体颗粒物而非气体，因此它不会增加系统的压力。相应地，状态方程中排除了烟尘浓度，从而确保其存在仅影响密度，而不影响膨胀。

烟尘氧化是烟尘形成的反向机制。在高温富氧区域（通常靠近火焰核心），烟尘颗粒可通过氧化作用被消耗，转化为气态燃烧产物。

在欧拉求解过程中，燃料氧化反应以体素为单位进行，遵循公式：反应物浓度降低，产物浓度升高，释放的热量利用混合物的热容转化为温度变化。富燃混合物中过量燃料生成的烟灰量由烟炱生成速率参数控制。在我们的实现中，烟灰携带其来源燃料的化学、热学和力学性质，因此烟炱氧化过程遵循相同的公式。

火焰喷射器参考画面（下）、科拉模拟画面（中）以及《阿凡达：火与灰》中的最终镜头（上）。

Kora 架构。Kora 由底层 Loki 求解器和渲染图组成，这些求解器和渲染图封装在对美术人员友好的 HDA 中，此外还包含其他以 Houdini 为中心的工具。该图展示了从源数据到模拟再到渲染的数据流（自上而下），以及从美术人员到技术总监、再到研究人员和开发人员的封装/创作层级（从左到右）。

Kora 工具集的开发源于我们基于物理的燃烧模型日益增长的可用性问题，该模型中基于物理原理的控制在实际应用中往往不够直观。与此同时，底层 Loki 设置（尤其是涉及多材质耦合的设置）也变得越来越复杂，使得艺术家难以直接操作。

Kora 提供了一系列精心打造的高动态范围架构 (HDA)，这些架构由经验丰富的技术总监与研究人员和开发人员紧密合作开发。这些 HDA 封装了复杂的 Loki 图，并抽象化了燃烧模型的复杂细节，仅通过清晰直观的界面向艺术家展示相关的控制项。此外，它们还简化并标准化了求解器输入和渲染器输出的准备工作。从工作流程的角度来看，Kora 的功能自然地分为以下几个不同的阶段：素材获取、模拟控制和美术指导以及渲染。

该求解器基于以无量纲浓度表示的绝对化学量进行运算，并期望以这种形式接收源输入。然而，要求艺术家根据化学计量比来推断燃料和氧气的用量，并将这些值映射到最终的火焰外观，会引入不必要的复杂性。为了避免这种情况，Kora 源节点实现了燃料-氧气预混合的自动化：艺术家只需指定排放混合物的总量，并选择相对于化学计量比最优值的氧气含量即可。这使得艺术家能够直观、直接地控制最终火焰的烟尘或清洁度，而无需他们操作绝对浓度。从数学角度来看，氧气预混合比等于当量比的倒数。

Kora 允许艺术家从求解器支持的各种发射机制中进行选择。最灵活且最常用的选项是体积印记，用户通过隐式 SDF 定义发射区域，其中求解器的温度、速度和化学浓度与相应输入字段的值相结合。组合操作可以配置为覆盖现有值、添加到现有值或取最小值或最大值。当输入字段在空间上是有界的并且已经定义了它们自己的范围时，可以省略距离字段。

印章式发射赋予艺术家极大的创作自由，并可用于快速迭代一次性镜头。但由于它绕过了物理原理并直接编辑场，因此无法预先有效地指定或评估其注入的质量、动量和能量。因此，将这种设置应用于具有不同数值设置或流动条件的镜头时，往往会导致意想不到的结果，需要重新调整。

燃料-氧气预混。提高火焰源的氧气预混比例（从左到右）会因燃料总排放量减少而导致火焰更短、烟尘更少。预混比例为 10% 时，90% 的燃料最初处于缺氧状态，只有在与周围空气混合后才会点燃；预混比例为 100% 时，火焰源会排放完全化学计量比的燃料-氧气混合物。

考虑到上述限制，我们设计了一种基于粒子的发射方法。艺术家提供一组粒子，这些粒子携带速度、温度和预混合的化学成分，由 Kora 源节点生成。然后，求解器对这些粒子进行 MPM 式 [Stomakhin 等人，2013] 光栅化，生成温度场、速度场和化学成分场，从而确保质量、动量和热能守恒。粒子本身可以通过程序生成、Houdini POP 模拟或其他任何方式生成。图 11 展示了不同类型的发射示例。

发射类型。不同发射类型和输入形状的外观差异。隐式和栅格化分别表示带有和不带有隐式 SDF 的印章发射。

耦合

虽然纯粹的气体燃烧可能很引人注目，但当气体流动与其他浸没的材料相互作用时，就会产生许多戏剧性的视觉复杂性——例如火焰中夹带的火花。Kora 利用 Loki 的耦合功能来设置和管理这些类型的相互作用。

液态燃料是典型的非气态物质。由于其密度较高，受到的空气阻力较小，因此会产生滴落或喷火等效果，使得火焰喷射器的射程远超气态射流。我们使用 Loki 状态机对液态燃料进行建模。液态燃料流通过基于通量的发射方式喷射而出，随后分解成喷雾，最终形成雾状液滴，所有这些液滴都与周围的气体空间进行双向耦合。一旦进入雾状阶段，即可利用我们基于粒子的发射方法将液滴溅射到周围空间中使其“汽化”，随后点燃。为了实现灵活的生产流程，Loki 液态燃料状态机和体积燃烧求解器可以按顺序在不同的模拟阶段分别执行。

仿真控制

Kora 求解器节点公开了底层 Loki 燃烧求解器控制参数的一个精心筛选的子集，在艺术灵活性和物理稳健性之间取得了平衡。虽然完整的 Loki 求解器图包含数百个参数，但其中许多对应于固定的物理常数或底层数值配置选择，这些参数在镜头切换时应保持不变。例如，空气密度、重力加速度和求解器容差等参数很少能通过艺术调整获益，而且很容易导致模拟不稳定。因此，Kora 仅公开那些对火焰和烟雾的视觉特性有清晰、可预测的影响，并且通常会根据创作方向进行调整的参数。以下列出了一些最主要的参数。

燃烧速率控制燃料与氧气反应的速度，直接影响火焰强度和亮度。火焰速度决定燃烧锋面向可燃区域传播的速度。发射率决定热能通过辐射散失的效率。膨胀弛豫时间决定流体膨胀或收缩至热力学平衡的速度。质量扩散率和热扩散率控制化学物质和热量的扩散。能量级联强度控制注入到未充分模拟的湍流尺度中的动能。烟尘生成速率决定燃烧过程中烟尘的生成速度。烟尘消散速率控制烟尘从模拟中清除的速度。烟尘氧化速率决定烟尘在高温区域中被消耗的速度。

相比之下，诸如离散化方案和内部稳定参数等高级数值设置则被隐藏并自动管理。Kora 仅提供直观易懂的控件，并在内部处理专家级设置，从而在保持物理合理性和一致性的同时，降低了用户的认知负荷。艺术家可以高效地迭代火焰效果，并对求解器的稳定性和鲁棒性充满信心。

利用扭曲的引力场沿指定轨迹产生局部上升气流，并借助科里奥利力诱导旋转，形成火龙卷风。

艺术指导

逼真的火焰行为受复杂的物理过程支配，包括燃烧、热传递、浮力和湍流等，所有这些过程都在动态地相互作用。Kora 旨在高保真地捕捉这些现象，从而提供精准且令人信服的火焰模拟效果。然而，视觉特效工作往往需要超越逼真度。创意指导可能要求火焰扭曲成特定形状、沿着精确的路径运动，或者展现出违背自然规律的奇幻特质。在这种情况下，仅仅依靠严格的物理精确性无法达到预期效果。

为了弥合这一差距，Kora 引入了引导机制，使艺术家能够在保留模拟自然复杂性的同时，引导模拟过程。这些机制主要分为两大类——基于力的和基于速度的——它们与求解器的集成方式各不相同，并为艺术指导提供了独特的优势。接下来，我们将概述这两类机制，并提供在 Kora 中实现的具体示例。

基于力的导向：

基于力的控制通过添加艺术家定义的外力项来修改动量方程。

即使这些力本身是超自然的，它们的运用也能与求解过程的其他部分完美融合，既保留了流动的自然湍流特性，又能产生与燃烧过程无缝衔接的逼真运动。但缺点是，要达到特定的目标速度场可能非常困难，甚至是不可能的。

上升气流。在现实世界的火灾中，由空间浮力变化驱动的局部上升气流沿着复杂的轨迹流动十分常见。由于浮力本身是一种重力驱动力，Kora 能够创建扭曲的重力场，引导气流沿着特定路径流动，同时又不影响其自然的湍流运动。

科里奥利力：受气旋和反气旋形成的启发，Kora 引入了一种简化的科里奥利力形式，省略了非局域项。

这种力将浮力流扭曲成旋转的涡旋，产生从细微的螺旋到完整的火龙卷运动的各种效果。艺术家通过定义角速度场 ω 来塑造涡旋，可以是全局旋转的均匀值，也可以是局部旋转行为的空间变化场。

燃烧求解器生成的通道切片：（a）烟尘通道，（b）温度通道，（c）热量通道，以及（d）空心火焰通道。阴影结果（e）和（f）分别展示了使用热量通道和空心火焰通道作为火焰α值的情况。

基于速度的引导：

其中 f 将模拟速度 u 与艺术家提供的目标速度场 u guide 相结合。虽然这赋予艺术家对流动的完全创作控制权，但它会抹去求解器生成的动力学，并且如果随意应用，往往会产生不自然的运动。因此，我们选择性地使用基于速度的控制——例如，仅在域边界处或仅限于速度场的低频分量。

风场控制将艺术家创作的速度场作为诺伊曼边界条件注入到压力投影中稀疏域的外层体素上，并利用这些速度场初始化新的稀疏网格区域和域外平流回溯。通过稀疏地应用风场控制，可以在保持求解器驱动动力学的同时，引导大尺度运动。

燃烧求解器生成的通道用于驱动火焰和烟雾的阴影效果。

Kora 渲染时操作演示：（a）Loki 原始输出，（b）Kora 扩散，（c）Kora 表面效果，以及（d）扩散和表面效果结合的最终结果。

如图 所示，Kora 通过组合 Loki 燃烧求解器的输出场来驱动阴影效果。逼真的火焰颜色由开尔文温度通道 T 使用精确的黑体辐射计算得出，而火焰 α 值则由存储燃烧焓的热通道 H 导出。为了使火焰看起来更清晰——这对于特写镜头尤为重要——我们进一步使用当量比场 ϕ 来调制热通道，平滑地抑制接近 0 和 1 的值。

渲染合成

Kora 利用 Loki 与我们自主研发的渲染器 Manuka 的直接集成，通过强大的基于节点的渲染图，在渲染时支持体积合成。与仅限于着色器级别调整的传统工作流程不同，该系统允许在渲染过程中直接执行复杂的体积操作，例如基于渐变的重映射、多级过滤和重采样以及自定义体积脚本。这为艺术家在塑造燃烧效果的最终外观时提供了更大的控制权和灵活性。特别值得一提的是，我们专门开发了两种渲染图技术，用于赋予爆炸效果更锐利、更具“颗粒感”的外观，如图 16 所示。我们将这些方法称为 Kora 扩散和 Kora 颗粒感，其详细信息如下所述。

Kora 扩散，我们对温度通道应用多级模糊处理，并将其与原始数据叠加。这样可以将高温燃烧内部与周围较冷的空气混合，降低爆炸外壳的温度，并增强辐射冷却的效果。

我们模糊处理烟尘区域，并将其从原始烟尘场中减去。这样就分离出了爆炸表面凸起区域附近的烟尘，这些区域在减去烟尘后密度仍然相对较高。由此产生的地壳层使爆炸的外壳变暗，同时允许发光核心透过凹陷的“裂缝”发光，从而形成特有的地壳状外观。

生产用途

Kora 在《阿凡达：火与灰》的制作过程中被广泛应用。总共超过 1000 个镜头都使用了 Kora 的火焰特效。这些特效涵盖了火焰喷射器、火焰、爆炸，以及由磁通涡旋驱动的火焰龙卷风等。Kora 使由 8 个团队、100 多名艺术家组成的团队能够创作出一致且逼真的效果，同时还能满足客户的各种需求。Kora 对多个场景的制作都产生了显著影响，例如：灰烬袭击、瓦朗的火焰喷射器、梅特卡伊纳村的焚毁、第三幕的战斗等等。除了《阿凡达：火与灰》之外，Kora 还被用于其他几部内部制作作品中。

“灰烬袭击”是影片中的主要场景之一，拍摄难度极高。苏利家族的商船队遭到芒宽氏族（又称灰烬族）的伏击，该氏族由残暴的首领瓦朗率领。他们使用燃烧的箭矢、燃烧弹，甚至还有一架自杀式飞机，目标是装满气体的毒液水母，水母爆炸后，他们的武器便开始攻击。这些武器的一个显著特点是，在撞击时会喷溅出易燃液体，飞溅的液体会加速周围表面的燃烧。

火箭模型采用了一种混合模拟方法，旨在平衡不同运动阶段的计算效率和物理精度。在弹道飞行阶段，由于严重的运动模糊降低了对精细细节的需求，因此轻量级的 Houdini Pyro 模拟提供了一种经济高效的解决方案。在火箭接触目标表面时，引入 FLIP 流体求解器来精确模拟助燃剂的流体动力学行为，捕捉液体点火固有的飞溅和扩散动力学。由此产生的流体模拟结果随后作为高保真 Kora 火焰模拟的驱动输入，确保最终的燃烧效果基于合理的物理动力学。

Kora 框架在整个制作流程中对保持视觉一致性和确定性模拟输出起到了至关重要的作用。这种方法的关键优势在于，解析后的模拟场可以直接传递给渲染程序，最大限度地减少模拟后的艺术干预。这一特性使得“灰烬袭击”序列和其他类似复杂序列能够轻松地分配给多个视觉特效团队。共享的模拟模板确保了跨团队视觉效果的一致性，避免了对核心特效参数的重复开发。

在动量方程中引入科里奥利力项，赋予其超自然的旋转分量，从而使大规模爆炸被带入涡旋结构中。

在詹姆斯·卡梅隆的电影世界里工作，通常意味着所有特效都必须基于扎实的物理学原理，我们的流程和工具也正是围绕这一理念构建的。然而，“通量恶魔”却巧妙地游走于物理与奇幻之间：虽然其底层现象借鉴了真实的物理原理，但它的规模、形状和行为最终却是一种创造性的想象，其创作既受叙事和视觉意图的驱动，也受启发于物理定律的约束。因此，我们的方法是尽可能地将模拟建立在真实的物理原理之上，而只有在电影制作人的愿景需要时，才会进行刻意控制的偏离。

故事中将这一现象描述为由强大的自然磁力驱动，形成复杂的等离子体和水双螺旋结构，当被驱赶的水将空气拉向涡旋时，便会产生局部风场。附近的任何金属都会被吸入该结构中，包括被图尔昆长老摧毁的残废海龙。故事的高潮是，被托鲁克击沉的 700 英尺长的工厂船被磁力吸引进入通量魔像，其液态燃料倾泻到海面上，引发了一场高达千尺的火龙卷风。

我们的拍摄工作涵盖了异常广泛的尺度，从近距离掠过镜头的小型火苗到俯瞰燃烧海面的高空航拍镜头，龙卷风在画面中盘旋。由于难以找到所需尺度的实物参考，我们结合了业余爱好者拍摄的燃料燃烧钢桶上形成的火旋涡视频，以及大型森林火灾的纪录片素材，来指导模拟的整体行为。这些参考素材为我们提供了物理上合理的理论基础，但序列的尺度和编排仍然需要对纯粹的物理规律进行可控的偏差。为此，我们利用扭曲的重力场和可艺术控制的科里奥利力，在每个镜头中调整龙卷风的形状和旋转，同时保持 Kora 系统旨在模拟的内部燃烧行为。

图书馆火灾，由 Kora 制作，置于镜头语境中

第三幕战斗场景的制作重点在于通过大量利用素材库资源来提高制作效率。为此，我们开发了一套全新的 Kora 素材库资源，涵盖了空中爆炸、水面油污扩散以及车辆起火等特效（图 18）。由于该场景包含日食事件，所有素材都经过精心设计，能够在白天和夜晚的光照条件下正常工作。不同配置之间的主要技术区别在于调整了烟雾成分的体积吸收系数和散射系数，并进行了针对性的曝光校正，以保留夜间燃烧特有的高强度发光核心。最终形成的标准化素材库随后被分发给各个视觉特效团队，从而确保了整个场景视觉效果的一致性。

经验教训和局限性

尽管 Kora 在《阿凡达：烈火与灰烬》所需的燃烧特效方面表现出色，但必须承认，在制作过程中也遇到了一些局限性。Kora 基于 Loki 框架构建，继承了基于物理原理的求解器的假设和约束，这在某些情况下会带来挑战。特别是，高速运动的物体难以精确模拟：解析其运动需要极高的时间分辨率，而子步数要求很快就会变得难以承受，使得此类镜头在典型的制作周期内难以实现。更广泛地说，Kora 在输入数据符合其求解器底层物理假设时表现最佳。然而，制作需求往往需要高度风格化的特效，例如夸张的速度、风格化的源几何体，或者为了视觉效果而非物理合理性而调整的力。这些情况会对基于物理的组件造成巨大压力，并可能导致繁重的模拟和缓慢的迭代周期。

另一个教训与燃料耗散的使用有关。虽然燃料耗散能够有效控制火焰的寿命和尺寸，但由于其物理基础有限，它经常被过度用作修正控制手段。许多此类情况可以通过改进燃料供给设计来更有效地解决。同样，视觉效果显著的后模拟处理方法——例如空心火焰掩蔽、Kora 扩散和 Kora 结壳——也凸显了在模拟过程中直接捕捉更多此类行为的机会。

用户反馈也指出了可用性方面的问题。对于经验不足的艺术家来说，某些参数仍然过于复杂，可接受的数值范围也并不总是清晰明确，导致用户不得不依赖经验知识。提高参数的可发现性并简化控制将进一步降低入门门槛。此外，仿真运行时间可能较长，尤其是在高保真或高度定向的设置下，尽管广泛采用了稀疏性、自适应性和分布式执行，仍然限制了迭代速度。

我们分享这些局限性，并非因为这是该方法的缺陷，而是因为这是对将基于物理的燃烧求解器引入生产流程中固有的权衡取舍的诚实观察，并希望它们能够为 Kora 的未来发展以及更广泛的社区的相关工作提供参考。

致谢

我们衷心感谢詹姆斯·卡梅隆先生给予我们参与《阿凡达》宇宙建设的宝贵机会。潘多拉星球为我们提供了一个无与伦比的平台，让我们得以开发、测试并完善本文所述的工具和技术。此类工作并非凭空产生，而是深受电影制作人的愿景和需求的影响。

还要感谢我们的技术、研究和外汇领导的支持；感谢 Ken Museth 的初步调查和启发；感谢Bifros研究团队的 Rook Bridson 和 Michael Nielsen 的富有洞察力的论文；以及感谢 Sarah Coombs 在提交过程中提供的帮助。

许多富有创造力和敬业精神的个人为这个项目贡献了他们的专业知识：来自模拟的 Steve Lesser、Sean Flynn、Noh-hoon Lee、Joel Wretborn 和 Markus Wabro； Chris George、Vincent Pegoraro、Tomáš Davidovič 和 Marc Droske — 来自 Rendering；来自 FX 的丹尼尔·布科维克、詹姆斯·罗宾逊、阿德里安·罗莱、安东尼·阿努克斯、拉胡尔·德什帕布、大卫·卡埃罗·塞布里安、弗洛里安·胡、塔内·麦克唐纳、伊维尔·埃尔南德斯·马丁内斯、冲田智博、乔丹·卡里奥、亚斯·阿拉霍里和凯特琳·普罗瑟。

全文基于Weta FX特效研发部最近公开的论文，原文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3819990.3820026

这项作品证明了人们一直以来的信念，即真正的创新是通过科学探究和艺术视野的严谨结合而实现的。