Category: AWS Deadline Cloud

生成 AI は、スタジオのプレミアムコンテンツ制作のあり方を根本から書き換えつつあります。映画品質の画像、動画、音声、3D アセットを生成できるモデルは日々更新されており、それらがもたらすクリエイティブな可能性には期待が高まるばかりです。しかし、AI は高品質なコンテンツを自動的に生成する魔法のボタンではありません。AI は、熟練したストーリーテラーが活用することで、より速く、より高品質で、よりコスト効率の良いアウトプットの創出を支援し得る、非常に効率的なツールなのです。
本ガイダンスでは、AI-Powered Studio (AI を活用したスタジオ)というコンセプトを紹介します。このアーキテクチャは、AI 生成コンテンツから価値を引き出すために必要な 5 つのコアな役割—— Consistency (一貫性)、Context (コンテキスト)、Control (コントロール）、Compliance (コンプライアンス)、Cost (コスト) 規律——を軸に構成されています。

本記事では、KNFSD File Cache (KNFSD) の仕組みと、オンプレミスのファイラー、サードパーティ、Amazon FSx などの AWS サービスを問わず、NFS 準拠のストレージとどのように連携するかを説明します。また、単一の Terraform モジュールを使って本番環境向けのオートスケーリングクラスターをデプロイする方法も紹介します。このクラスターは、100 Gb 毎秒あたり時間 6 ドル未満で集約スループットを実現します。

Deadline Cloud のサービス管理フリートで Wait and Save を設定し、CPU レンダリングコストを削減する方法を紹介します。

AI ツールは制作ワークフローの効率化を約束する一方で、スタジオは難しいジレンマを抱えています。AIツールを利用するためにはセキュリティ、知的財産 (IP) 保護、制作の安定性に関する現実的な懸念を伴うためです。本記事では、そんな制作現場でのトレードオフを解消するソリューションをご紹介します。[…]

本記事では、AWS Deadline Cloud のサービスマネージドフリート (SMF) 上で Autodesk 3ds Max を使用する方法を紹介します。設定スクリプトを活用して 3ds Max をフリートワーカーにインストールし、マネージドインフラストラクチャの利便性とレンダリングパイプラインの柔軟性を両立する手順を解説します。

AWS Deadline Cloud のサービスマネージドフリートに LucidLink を統合し、スケーラブルで高性能なクラウドベースのレンダリングワークフローを構築する方法を解説します。フリート設定スクリプトによる LucidLink クライアントの自動インストールと、OpenJD ジョブテンプレートによるファイルシステムの動的マウントを設定する手順を紹介します。

この記事は 2025 年 8 月 27 日公開の韓国語記事 래빗 워크의 제작 혁신 を翻訳したものです。 R […]

レンダーファームへのジョブの定義と送信プロセスを効率化したいアーティストやテクニカルディレクター (TD) の方はいらっしゃいますか？このブログでは、Open Job Description (OpenJD) を使用して AWS Deadline Cloud の統合サブミッターをカスタマイズする方法について説明し、最後にゼロから作成したカスタムサブミッターのコードサンプルを紹介します。

想像力豊かなクリエイティブを大手広告代理店やグローバルブランド、エンターテイメント企業向けに制作するには、限り […]

Amazon Web Services (AWS) は、スタジオやレンダーソリューション間で移植可能なレンダリングジョブを定義するための、新しく、柔軟で、オープンな仕様の Open Job Description (OpenJD) を発表しました。レンダリングパイプラインは、プロジェクト、技術、管理上の決定によって大きく異なります。OpenJD は、互換性を最大化し、複雑さを軽減し、これらの要因が必然的に変更される場合に、パイプラインをより簡単に適応させることができるように設計されています。レンダリングファームのコンピューティング管理ソフトウェアである AWS Thinkbox Deadline のチームが開発した OpenJD は、現在パブリックレビューとコメントを受け付けています。私たちは開発者コミュニティの方からこの新しいレンダリングサブミットの仕様に関するフィードバックをお待ちしています。