本篇主要是介绍如何将渲染软件 Blender 创建成 BatchCompute 的 App，并通过此 App 提交 Blender 渲染作业。

Blender 是目前最流行的一款开源的跨平台全能三维动画制作软件，提供从建模、动画、材质、渲染、到音频处理、视频剪辑等一系列动画短片制作解决方案。 具体介绍可以看这里：https://www.blender.org/features/。

1. 准备工作 (1) 开通服务 开通批量计算服务（BatchCompute）: https://help.aliyun.com/document_detail/127644.html 开通对象存储服务（OSS）: https://oss.console.aliyun.com 开通MNS服务: https://mns.console.aliyun.com 开通容器服务: https://cr.console.aliyun.com 如果已经开通，请忽略此步骤。

(2) 地域的选择 本篇例子所有阿里云服务都需要使用相同的地域。

本篇例子使用地域： 华南１(深圳)

(3) 准备OSS Bucket 请到OSS控制台 创建一个Bucket。 本篇例子假设创建的 bucket 名称为：blender-demo, 地域在华南１(深圳)。

注意: 使用批量计算时，地域需要和 OSS bucket 的地域相同。

注意: 实际操作时，需要将例子中的bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。

1. 制作 Blender Docker 镜像 (1) 创建一个Dockerfile文件 文件名：Dockerfile， 内容如下:

FROM ubuntu:latest MAINTAINER your-name

更新源

RUN apt update

清除缓存

RUN apt autoclean

安装

RUN apt install python python-pip curl pulseaudio blender -y

启动时运行这个命令

CMD ["/bin/bash"] (2) build docker build -t ubuntu-blender ./ 等待完成，然后使用下面的命令查看是否有 ubuntu-blender

docker images (3) check docker run -t ubuntu-blender blender -v 显示：

Blender 2.79 (sub 0)

记住此版本信息，下面要用到。

1. Docker镜像上传 您需要将 ubuntu-blender 上传到 BatchCompute 支持Registry。

BatchCompute支持2种Registry：阿里云的 CR（Container Registry）和阿里云的OSS。

选择一种即可，推荐第一种: CR。

如何上传，请参考这2篇文档：

docker 镜像上传到CR

docker 镜像上传到OSS

假设已经上传到CR(地域：华南1-深圳)，名称为: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/batchcompute_test/blender:1.0

1. 创建 App BatchCompute 提交作业，需要配置很多参数。BatchCompute 提供的 App 模板机制，让用户很方便预设参数默认值，提交作业时，只需填写少量参数即可。

下面我们来创建一个 Blender 渲染 App。

(1) 开始创建 App 打开批量计算控制台: https://batchcompute.console.aliyun.com

1

填写基本信息 Docker 镜像名称，填写您已经上传到CR的镜像名称，如： registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/batchcompute_test/blender:1.0

2

运行时参数 只需修改 实例类型为 8核16GB规格，其他的默认即可。

3

(2) 命令行和参数配置 4

命令行填写: python -c "import os;import sys;sys.path.append('/home/scripts/'); from framer import parseFrames; frames=parseFrames('${frames}'); framestr=','.join(map(lambda x:str(x), frames)); s='blender -b /home/input/${scene_file_path} -o /home/output/result/${output_name_format} -F ${format} -f %s' % framestr; print('exec: %s' % s); os.system(s);" ${..} 都是变量，可以作为输入和输出参数。在使用此App提交作业的时候，传入的参数将替换掉这些变量。

参考文档 Blender 2.79 命令行参数

输入参数 注意: 实际操作时，需要将例子中的bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。

名称 默认值 允许覆盖 本地目录绝对路径 备注 scripts_oss_folder oss://blender-demo/scripts/ 否 /home/scripts/ 输入oss目录路径，该路径将挂载到虚拟机的/home/scripts/，应该包含要渲染的 framer.py 文件, 如: oss://bucket/scripts/ input_oss_folder 是 /home/input/ 输入oss目录路径，该路径将挂载到虚拟机的/home/input/，应该包含要渲染的.blend文件, 如: oss://bucket/input/ scene_file_path 是 渲染场景文件的路径，相对于input_oss_folder的目录路径， 如：a.blend 或者 folder_name/a.blend frames 是 支持连续帧:”1-10”, 支持多帧(逗号隔开,无空格):”1,3,5-10” format PNG 是 渲染输出格式，支持: TGA,RAWTGA,JPEG,IRIS,IRIZ,AVIRAW,AVIJPEG,PNG,BMP output_name_format ####.png 是 输出文件名，#会被替代为帧序号，不足位补零。举例: test_###.png 变成 test_001.png，可以在前面加目录名: test/test_###.png 输出参数 名称 默认值 允许覆盖 本地目录绝对路径 备注 output_oss_folder 是 /home/output/ 输出oss目录路径， 如: oss://bucket/output/。 环境变量 环境变量可以不用配置， 直接提交即可。

1. 提交渲染作业 在App列表中可以看到已经创建好的 ubuntu-blender， 点击”提交作业”。

5

(1) 准备工作 在提交作业前，还有一些准备工作。

手动上传分帧器 分帧器python代码（见附录），上传到您的OSS目录下，比如: oss://blender-demo/scripts/framer.py

手动上传blender场景文件 Blender 官网提供了好多 demo 文件： https://www.blender.org/download/demo-files/

本例子需要下载 2.79 版本（注意：要和镜像中安装的Blender版本相同。不同版本的可能渲染不出来）

6

素材下载后，解压得到目录： splash279/ 将整个目录上传到 oss://blender-demo/input/ 下面，即：oss://blender-demo/input/splash279/。

(2) 开始提交作业 7

实例类型要选大一点的，比如: 8核16GB。 实例数量本例子填 2 个。 (3) 参数配置 注意: 实际操作时，需要将例子中的 bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。

8

输入: 参数 值 说明 input_oss_folder oss://blender-demo/input/ 场景文件所在OSS目录 scene_file_path splash279/splash279.blend 场景文件名 frames 1-4 渲染1到4帧 format PNG 渲染输出格式，默认即可 output_name_format ####.png 渲染输出文件名，默认即可 scripts_oss_folder 设置了默认值，且不允许覆盖，可以不用填。 输出: 参数 值 说明 input_oss_folder oss://blender-demo/output/ 输出OSS目录, 渲染结果图片将保存到此目录的 result/ 子目录下 Loggin(日志目录配置): 参数 值 说明 StdoutPath oss://blender-demo/log/ stdout日志输出到此 StderrPath oss://blender-demo/log/ stderr日志输出到此 填好后点击提交即可。

1. 查看作业状态和结果 (1) 查看作业状态 9

(2) 查看结果 oss://blender-demo/output/result/

10

(3) 渲染时长和实例规格参考 实例规格 节点数 渲染帧数 时长 ecs.sn1ne.2xlarge(8核16GB) 2 1-4 9-12分钟 ecs.sn1ne.4xlarge (16核/32GB) 2 1-4 4-6分钟 6. 附录 分帧器代码(python): framer.py:

#!/usr/bin/python

-- coding: UTF-8 --

import os import math import sys import re NOTHING_TO_DO = 'Nothing to do, exit' def _calcRange(a,b, id, step): start = min(id * step + a, b) end = min((id+1) * step + a-1, b) return (start, end) def _parseContinuedFrames(render_frames, total_nodes, id=None, return_type='list'): ''' 解析连续帧, 如: 1-10 ''' [a,b]=render_frames.split('-') a=int(a) b=int(b) #print(a,b) step = int(math.ceil((b-a+1)*1.0/total_nodes)) #print('step:', step) mod = (b-a+1) % total_nodes #print('mod:', mod) if mod==0 or id < mod: (start, end) = _calcRange(a,b, id, step) #print('--->',start, end) return (start, end) if return_type!='list' else range(start, end+1) else: a1 = step * mod + a #print('less', a1, b, id) (start, end) = _calcRange(a1 ,b, id-mod, step-1) #print('--->',start, end) return (start, end) if return_type!='list' else range(start, end+1) def _parseIntermittentFrames(render_frames, total_nodes, id=None): ''' 解析不连续帧, 如: 1,3,8-10,21 ''' a1=render_frames.split(',') a2=[] for n in a1: a=n.split('-') a2.append(range(int(a[0]),int(a[1])+1) if len(a)==2 else [int(a[0])]) a3=[] for n in a2: a3=a3+n #print('a3',a3) step = int(math.ceil(len(a3)*1.0/total_nodes)) #print('step',step) mod = len(a3) % total_nodes #print('mod:', mod) if mod==0 or id < mod: (start, end) = _calcRange(0, len(a3)-1, id, step) #print(start, end) a4= a3[start: end+1] #print('--->', a4) return a4 else: #print('less', step * mod , len(a3)-1, id) (start, end) = _calcRange( step * mod ,len(a3)-1, id-mod, step-1) if start > len(a3)-1: print(NOTHING_TO_DO) sys.exit(0) #print(start, end) a4= a3[start: end+1] #print('--->', a4) return a4 def parseFrames(render_frames, return_type='list', id=None, total_nodes=None): ''' @param render_frames {string}: 需要渲染的总帧数列表范围，可以用"-"表示范围，不连续的帧可以使用","隔开, 如: 1,3,5-10 @param return_type {string}: 取值范围[list,range]。 list样例: [1,2,3], range样例: (1,3)。 注意: render_frames包含","时有效，强制为list。 @param id, 节点ID，从0开始。 正式环境不要填写，将从环境变量 BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_ID 中取得。 @param total_nodes, 总共的节点个数。正式环境不要填写，将从环境变量 BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_COUNT 中取得。 ''' if id==None: id=os.environ['BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_ID'] if type(id)==str: id = int(id) if total_nodes==None: total_nodes = os.environ['BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_COUNT'] if type(total_nodes)==str: total_nodes = int(total_nodes) if re.match(r'^(\d+)-(\d+)$',render_frames): # 1-2 # continued frames return _parseContinuedFrames(render_frames, total_nodes, id, return_type) else: # intermittent frames return _parseIntermittentFrames(render_frames, total_nodes, id)