“荡气回肠”，UCLA蒋陈凡夫万字长文回顾：从转系生到图形学终身教授的十二年(8)

第三章：雪与海的浪漫
学习MPM的那几个月，同组的俄国师兄Alexey也加入到粉丝小分队中来，并主导了广为流传的“MPM snow”的那篇文章。一时间，我们组和迪士尼的联姻传为佳话。有我在内的好几个学生去迪士尼实习和参与写作Production软件代码。在冰雪奇缘的庆功宴上，我第一次尝到技术产业化的喜悦。

冰雪奇缘之后，迪士尼做了一个Big Hero 6超能陆战队。在那里，MPM被用在模拟一些奇怪的材料上，这是个未怎么宣传过的信息。

△Disney"s Big Hero 6
时间随之转移到2014年。我打算博士毕业了，想做一些在MPM和PIC里面更数学更基础的东西，又同时希望能在现有的FLIP流体和MPM固体上做出有应用价值的变革。那么回顾一下，用FLIP做流体，和用MPM做固体，流程中的数学上有什么不合理的hack呢？内行人一定会指出：是FLIP-PIC blending ratio。FLIP和PIC其实可以指代混合粒子网格法中，网格向粒子插值的那个步骤。
PIC直接做速度场的插值，但是会引入巨大的数值粘性，FLIP插值速度增量，但是会引入巨大的不稳定性。于是图形学的流体泰斗Robert Bridson教授在2005年就提出，把FLIP的结果乘以0.97，再把PIC的结果乘以0.03，然后把它们加起来。这个数字是一个用户可调的参数，但可调而不可控！不同的场景下，不同数字会给出非常不同的结果。它是艺术家的噩梦，是强迫症的地狱。
于是我决定干一票大的，把这个东西除掉，因为我有一个信念：需要设置heuristic参数的仿真算法绝不可能是一个好算法的最终形态。
再结合对于角动量守恒方程的理论分析，跳过一些技术细节，Affine Particle In Cell （APIC）被误打误撞推导了出来。FLIP流体和MPM固体进入了一个新的篇章，艺术家们可以更轻松的得到它们需要的仿真结果粘稠度，无论是山川大河，还是岩浆滚滚。它们在我心中，是可以媲美冰雪的浪漫。