Nuke 17 ブリーフィング・ドキュメント：次世代コンポジティングとAI統合

エグゼクティブ・サマリー

Nuke 17は、Foundryによる戦略的な転換点となるリリースであり、機械学習（ML）のスケーラビリティ、3Dシステムの抜本的な刷新、そしてオープン標準への対応強化に重点を置いています。

本リリースの中心となるのは、個別のショットを超えてシークエンス全体やショー単位での学習を可能にする「BigCat」の導入と、GripTape社の買収によるAIオーケストレーションの強化です。これにより、アーティストは単純作業から解放され、より創造的な意思決定に集中できる「アーティストの能力増幅（Artist Amplification）」が実現されます。

また、3Dシステムにおいては、MaterialX標準サーフェスノードの導入とScanline Render 2のアーキテクチャ刷新により、Nuke内部でこれまで以上に高精度かつ写実的なレンダリングが可能になりました。Gaussian Splatsへの対応やUSDサポートの向上も相まって、複雑なリフレクションやプロジェクションを単一の環境で効率的に処理できるようになっています。

1. 機械学習（ML）の進化とスケーラビリティ

Nuke 17では、既存のMLツールセットであるCopyCatを基盤とし、より大規模なデータセットに対応する新ツール「BigCat」が導入されました。

BigCat：ショットからシークエンスへ

スケールアップ: CopyCatが個別のショットや小規模なグループ向けであったのに対し、BigCatはシークエンス全体やプロジェクト全体での学習を可能にします。
オーバーフィッティングの防止: 広範なデータセットで最初から学習を行うことで、特定のショットに過剰に適合（オーバーフィッティング）するリスクを低減します。
スタジオの需要への対応: データの管理とトレーニングワークフローをNuke内で直接制御したいというスタジオ側のフィードバックを反映しています。

実践的なAI活用

現在の業界におけるMLの主な用途は、クリーニング、エッジの微調整、レンダラー間のルック転送、レンズ歪みの修正といった「実用的なタスク」が中心です。
多くのスタジオが内部プロダクションでCopyCatを積極的に活用していますが、生成系AIへの慎重な姿勢から、公表を控える傾向にあります。

2. 3Dシステムの刷新とMaterialXの導入

新しい3Dシステムへのアップデートに伴い、ライト、マテリアル、サーフェスシェーダーが包括的に更新されました。

MaterialX 標準サーフェスノード