> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-ru/drugie-rabochie-nagruzki/blender-rendering.md).

# Рендеринг в Blender

3D-рендеринг в Blender с ускорением на GPU на Clore.ai

Рендерьте 3D-сцены и анимации с помощью Blender на GPU CLORE.AI.

{% hint style="success" %}
Все примеры можно запускать на GPU-серверах, арендованных через [маркетплейс CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

## Аренда на CLORE.AI

1. Перейдите на [маркетплейс CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace)
2. Отфильтруйте по типу GPU, объёму VRAM и цене
3. Выберите **On-Demand** (фиксированная ставка) или **Spot** (цена ставки)
4. Настройте свой заказ:
   * Выберите Docker-образ
   * Установите порты (TCP для SSH, HTTP для веб-интерфейсов)
   * При необходимости добавьте переменные окружения
   * Введите команду запуска
5. Выберите способ оплаты: **CLORE**, **BTC**, или **USDT/USDC**
6. Создайте заказ и дождитесь развертывания

### Получите доступ к своему серверу

* Найдите данные для подключения в **Мои заказы**
* Веб-интерфейсы: используйте URL HTTP-порта
* SSH: `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

## Зачем арендовать GPU для Blender?

* Рендерьте сложные сцены в 10–50 раз быстрее, чем на CPU
* Несколько GPU для ещё более быстрого рендеринга
* Нет необходимости вкладываться в дорогое оборудование
* Платите только за время рендера

## Требования

| Сложность сцены | Рекомендуемый GPU | VRAM    |
| --------------- | ----------------- | ------- |
| Простая         | RTX 3070          | 8 ГБ    |
| Средне          | RTX 3090          | 24 ГБ   |
| Сложный         | RTX 4090          | 24 ГБ   |
| Продакшен       | A100              | 40-80GB |

## Быстрое развёртывание

**Docker-образ:**

```
linuxserver/blender
```

Или headless-рендеринг:

```
nytimes/blender:3.6-gpu-ubuntu22.04
```

**Порты:**

```
22/tcp
3000/http
```

## Настройка headless-рендеринга

**Образ:**

```
nvidia/cuda:12.8.1-devel-ubuntu22.04
```

**Команда:**

```bash
apt-get update && \
apt-get install -y wget libxi6 libxxf86vm1 libxfixes3 libxrender1 libgl1 && \
wget https://download.blender.org/release/Blender4.0/blender-4.0.2-linux-x64.tar.xz && \
tar -xf blender-4.0.2-linux-x64.tar.xz && \
mv blender-4.0.2-linux-x64 /opt/blender
```

## Доступ к вашему сервису

После развертывания найдите свой `http_pub` URL в **Мои заказы**:

1. Перейдите на **Мои заказы** страницу
2. Нажмите на свой заказ
3. Найдите `http_pub` URL (например, `abc123.clorecloud.net`)

Используйте `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` вместо `localhost` в примерах ниже.

## Загрузите ваш проект

### Через SCP

```bash

# Загрузить .blend-файл
scp -P <port> myproject.blend root@<proxy>:/workspace/

# Загрузить папку проекта
scp -P <port> -r ./project/ root@<proxy>:/workspace/
```

### Через rsync (большие проекты)

```bash
rsync -avz --progress -e "ssh -p <port>" ./project/ root@<proxy>:/workspace/project/
```

## Команды рендера

### Один кадр

```bash
/opt/blender/blender -b /workspace/myproject.blend -o /workspace/output/frame_### -f 1 -- --cycles-device CUDA
```

### Анимация (диапазон кадров)

```bash
/opt/blender/blender -b /workspace/myproject.blend -o /workspace/output/frame_### -s 1 -e 250 -a -- --cycles-device CUDA
```

### Конкретные кадры

```bash
/opt/blender/blender -b /workspace/myproject.blend -o /workspace/output/frame_### -f 1,50,100,150,200 -- --cycles-device CUDA
```

## Параметры рендеринга

### Разрешение

```bash

# Переопределить разрешение
blender -b file.blend -o //output/frame_### -x 1920 -y 1080 -a -- --cycles-device CUDA
```

### Использовать Python-скрипт

```bash
blender -b file.blend --python render_setup.py -a
```

**render\_setup.py:**

```python
import bpy

# Установить движок рендера
bpy.context.scene.render.engine = 'CYCLES'

# Установить устройство
bpy.context.preferences.addons['cycles'].preferences.compute_device_type = 'CUDA'

# Включить все GPU
for device in bpy.context.preferences.addons['cycles'].preferences.devices:
    device.use = True

# Установить сэмплы
bpy.context.scene.cycles.samples = 128

# Установить разрешение
bpy.context.scene.render.resolution_x = 1920
bpy.context.scene.render.resolution_y = 1080

# Настройки вывода
bpy.context.scene.render.image_settings.file_format = 'PNG'
```

## Рендеринг на нескольких GPU

Для серверов с несколькими GPU:

```python
import bpy

# Включить CUDA
prefs = bpy.context.preferences.addons['cycles'].preferences
prefs.compute_device_type = 'CUDA'

# Обновить список устройств
prefs.get_devices()

# Включить все GPU
for device in prefs.devices:
    if device.type == 'CUDA':
        device.use = True
        print(f"Enabled: {device.name}")
```

## Рендер-ферма (несколько серверов)

Арендуйте несколько серверов и разделите кадры:

**Сервер 1:**

```bash
blender -b project.blend -o //output/frame_### -s 1 -e 100 -a
```

**Сервер 2:**

```bash
blender -b project.blend -o //output/frame_### -s 101 -e 200 -a
```

**Сервер 3:**

```bash
blender -b project.blend -o //output/frame_### -s 201 -e 300 -a
```

Затем объедините рендеры локально.

## Рендеринг Eevee (быстрее)

Для качества в реальном времени:

```bash
blender -b file.blend -E BLENDER_EEVEE -o //output/frame_### -a
```

## Поддержка OptiX (RTX GPU)

Для трассировки лучей RTX:

```python
import bpy
prefs = bpy.context.preferences.addons['cycles'].preferences
prefs.compute_device_type = 'OPTIX'  # Вместо CUDA
```

## Автоматизированный скрипт рендера

**render.sh:**

```bash
#!/bin/bash
BLEND_FILE=$1
START_FRAME=$2
END_FRAME=$3
OUTPUT_DIR=/workspace/output

mkdir -p $OUTPUT_DIR

/opt/blender/blender -b $BLEND_FILE \
    -o ${OUTPUT_DIR}/frame_### \
    -s $START_FRAME \
    -e $END_FRAME \
    -a \
    -- --cycles-device CUDA

echo "Рендер завершён!"
ls -la $OUTPUT_DIR
```

Использование:

```bash
chmod +x render.sh
./render.sh /workspace/myproject.blend 1 250
```

## Мониторинг прогресса рендера

### Следить за папкой вывода

```bash
watch -n 5 'ls -la /workspace/output/ | tail -20'
```

### Вывод Blender

Blender выводит прогресс кадра в stdout:

```
Кадр:1 Память:1234.56M (Пик 1500.00M) | Время:00:01.23 | Осталось:04:32.10 | Память:567.89M, Пик:890.12M | Сцена, Слой просмотра | Сэмпл 64/128
```

## Скачать отрендеренные кадры

```bash

# Скачать все кадры
scp -P <port> -r root@<proxy>:/workspace/output/ ./renders/

# Скачать конкретные кадры
scp -P <port> root@<proxy>:/workspace/output/frame_001.png ./

# Синхронизировать с rsync
rsync -avz --progress -e "ssh -p <port>" root@<proxy>:/workspace/output/ ./renders/
```

## Кодирование видео

После рендеринга кадров закодируйте их в видео:

```bash

# Установить ffmpeg
apt-get install -y ffmpeg

# Кодировать в MP4
ffmpeg -framerate 24 -i /workspace/output/frame_%03d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4

# Кодировать в ProRes (высокое качество)
ffmpeg -framerate 24 -i /workspace/output/frame_%03d.png -c:v prores_ks -profile:v 3 output.mov
```

## Советы по производительности

### Оптимизация для скорости

```python

# Уменьшить число сэмплов для предпросмотра
bpy.context.scene.cycles.samples = 64

# Использовать адаптивную выборку
bpy.context.scene.cycles.use_adaptive_sampling = True
bpy.context.scene.cycles.adaptive_threshold = 0.01

# Ограничить число отскоков
bpy.context.scene.cycles.max_bounces = 8
```

### Оптимизация памяти

```python

# Использовать тайловый рендеринг для высокого разрешения
bpy.context.scene.render.use_persistent_data = True

# Установить размер тайла
bpy.context.scene.cycles.tile_size = 256  # Для GPU
```

## Оценки времени рендера

| Сцена     | GPU      | Разрешение | Сэмплы | Время/кадр |
| --------- | -------- | ---------- | ------ | ---------- |
| Простая   | RTX 3090 | 1080p      | 128    | \~30с      |
| Средне    | RTX 3090 | 1080p      | 256    | \~2 мин    |
| Сложный   | RTX 4090 | 4K         | 512    | \~10 мин   |
| Продакшен | A100     | 4K         | 1024   | \~20 мин   |

## Расчёт стоимости

**Пример: анимация на 250 кадров**

```
GPU: RTX 4090
Время на кадр: 2 минуты
Общее время рендера: 500 минут = 8,3 часа
Почасовая ставка: $0.04
Общая стоимость: ~ $0.33
```

## Устранение неполадок

### "Устройство CUDA не найдено"

```python

# Проверить доступные устройства
import bpy
prefs = bpy.context.preferences.addons['cycles'].preferences
prefs.compute_device_type = 'CUDA'
prefs.get_devices()
for d in prefs.devices:
    print(d.name, d.type)
```

{% hint style="danger" %}
**Не хватает памяти**
{% endhint %}

* Уменьшите разрешение текстур
* Используйте меньший размер тайла
* Включите "persistent data"
* Используйте более простые шейдеры

### Медленный рендеринг

* Проверьте, что используется GPU (nvidia-smi)
* Оптимизируйте геометрию сцены
* Используйте денойзинг с меньшим числом сэмплов

## Дальнейшие шаги

* Запустите Jupyter для постобработки
* [Генерация видео с помощью ИИ](/guides/guides_v2-ru/generaciya-video/ai-video-generation.md)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-ru/drugie-rabochie-nagruzki/blender-rendering.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.