RNDR渲染網絡如何激勵藝術家和礦工的正向行為？

RNDR渲染網絡（RNDR Network）是美國權威雲渲染公司OTOY旗下的全球首個分佈式GPU渲染網絡，由使用網絡進行渲染的藝術家和提供 GPU 算力的礦工組成，以ERC- 20 標準的RNDR代幣支持。

但這一網絡並不止於渲染算力的交換，在區塊鏈賦能的版權確權和保護之下，RNDR渲染網絡還將是一個數字和虛擬作品變現、交易和分享的平台。

那麼，RNDR渲染網絡是如何實現最基本的治理與激勵，保障分佈式渲染過程中藝術作品的數據安全的呢？

以下翻譯和節選自RNDR渲染網絡《用戶手冊》的內容將幫助你了解RNDR渲染網絡的部分基本原理和運作方式。查看《用戶手冊》英文全文，請點擊閱讀閱文。

G）治理與激勵

R NDR 渲染網絡採用自動化驗證和用戶驗證相結合的方式確認工作。我們鼓勵藝術家及時批准已經在系統中得到正確處理的渲染任務。只有在附加水印的全分辨率預覽獲得確認後，系統才會交付最終的渲染結果。因此，我們激勵藝術家盡快確認已經正確渲染的幀。如果一幀沒有處理成功，藝術家可以拒收該幀，則這一幀將會自動重新分配給網絡上的其他節點，進行重新渲染。

聲譽評分對於藝術家和礦工來說都很重要，因為聲譽評分決定著RNDR渲染網絡上的資源分配。例如，聲譽評分更高的藝術家將可以在渲染時使用更多的並行節點。同樣的，聲譽評分更好的礦工會比聲譽評分較低的節點更快的獲得任務分配。舉例來說，在網絡的利用率不足1 00 %的情況下，聲譽評分最低的節點將在任務分配隊列中排在最後，這激勵礦工積累良好的工作記錄。聲譽評分也能夠幫助發現不良行為。例如，如果一個藝術家頻繁的拒絕一些成功率很高的節點完成的任務，則這種過高的失敗率將導致渲染任務並終止。這時候，RNDR渲染網絡將會將這一渲染任務隔離起來，並可能下調這一藝術家的聲譽評分。同樣地，如果一個節點總是無法處理好一些幀，而這些幀隨後被其他挖礦節點成功渲染，則該節點的聲譽評分也將被下調，導致節點的排名降低。

除了事後審批，RNDR網絡也採用漸進式渲染。在漸進式渲染中，藝術家可以實時查看渲染進程，看到系統處理的採樣不斷增加，圖像從充滿噪點到沒有噪點。在一幀的漸進性渲染過程中，藝術家也可以用額外的工具及早發現正在處理中的任務是否有異常。 RNDR渲染網絡也會通過客戶端程序比對節點的潛力和任務的參數，從而自動檢查每個任務。如果節點的Oc taneBench 潛力和產出差異很大，RNDR渲染網絡就能夠發現這些異常點，重新將工作任務導流給正常運行的節點。 Octane的AI去噪算法也能掃描渲染任務，發現採樣沒有得到充分處理、開啟了噪點過濾器等“作弊行為”。最後，網絡將會不斷“拷問”節點，發現降頻（Under clocking ）之類的變動。在降頻或表現低於一個節點的基準水平時，該節點的Ocat aneBench 評分將會重新計算，調整到反映降頻的值。

最後，RNDR也設計了相應的激勵機制，以降低網絡中出現聲譽玩票的風險，也就是低聲譽的用戶或惡意用戶創建多個賬號意圖避免承受不良行為的後果。藝術家賬號與他們獨有的Oc tane 賬號綁定，即Octane的軟件許可權限。沒有這些軟件許可的用戶無法在網絡上進行渲染。此外，聲譽更好的藝術家能夠使用更多的節點，從而激勵藝術家積累良好的歷史記錄。對於礦工來說，網絡的聲譽系統是為了創建更高級別的節點池，而更高級別的節點池向聲譽持續良好的節點提供更高的每計算週期回報。因此，用新的賬戶從頭再來將是不利的。為了讓這一系統發揮作用，RNDR渲染網絡會針對系統錯誤進行糾正，並且在評分算法中加入側重近期表現的函數，讓用戶可以隨著時間的推移逐步對其評分進行自我改善。

也就是說，RNDR通過用戶審批和自動化機器學習過程解決爭議。而如果發現系統性網絡錯誤和異常，也可以訴諸RNDR幫助台（ support@rendertoken.com ）解決爭議。

H）安全性

當文件上傳到網絡上的時候，場景會被分解為單個的圖像，每個圖像會被加密和哈希，從而具有端到端的可追溯性，讓網絡能夠檢測到惡意行為，保護權利流轉鏈。此外，用戶還可以通過API代幣創建更加複雜的許可。這為更複雜的工作室工作流提供了安全管理工具，能夠符合新興的雲製作安全原則。這些圖像會始終保持加密狀態，無論是在傳輸過程中，還是在不使用的狀態，帶來更高的安全性。產出物也會加密，因此網絡中的數據流無法在傳輸中被偷窺。最後，RNDR渲染網絡的設計，確保了未加密的圖像永遠不會被存儲在硬盤或內存中，從而不會被惡意攻擊者獲取。挖礦節點也不會存儲渲染的產出物，進一步降低了敏感IP流出的可能。

通過加密、水印、場景分解和哈希，RNDR渲染網絡實現了零信任的安全框架，無需依賴於硬件本身的安全性。在零信任之上，RNDR渲染網絡能夠不斷擴展，並進一步降低網絡脆弱性。內置在RNDR治理框架中的聲譽評分等激勵措施也防止了不良行為的出現。

I）水印

在RNDR渲染網絡中，水印配合智能合約一起統籌網絡上的服務流。在用戶確認一項渲染任務並為完成的工作付款前，圖像僅能在加水印的狀態下查看。渲染任務得到支付後，RNDR的智能合約將被觸發，釋放不加水印的產出物給藝術家，並從智能合約將代幣支付給礦工。當一項任務滿足已完成的條件後，智能合約才會解除圖像的加水印狀態。這些條件可以包括幀渲染完成的確認，或權利從預覽變為下載或播放。因此，水印對於網絡上服務的提供至關重要。

基於Octane Render 的AI加速路徑追踪渲染技術以及ORBX語義場景圖，RNDR渲染網絡還具有更高級的水印功能。

帶水印的預覽視圖

J）聲譽評分

網絡會根據用戶的成功率和過往表現對其進行評分，該評分用於統籌網絡上的活動。用戶在網絡上提交或處理渲染任務時，根據是否符合智能合約規定的條件，他們將獲得聲譽評分的加減分。如果藝術家拒絕已經妥善渲染完成的工作任務，則他們的聲譽評分會下降，而如果礦工沒有成功地完成渲染任務，他們的聲譽也會下調。這些防欺詐措施結合在一起構成了我們所謂的“渲染證明（Proof -of-Render,PoR ） ” ，即人工任務確認和算法渲染檢查一起用於渲染任務的確認。聲譽評分幫助強化了渲染證明。

聲譽評分激勵網絡中的良性行為，讓藝術家和礦工都從網絡獲得更高的生產率。對於藝術家而言，聲譽評分用於決定用戶可以隨時訪問的並行挖礦節點的數量。因此，聲譽評分越高的藝術家能夠處理工作的速度越快。這會激勵藝術家積累良好的成功率，而良好的成功率往往來自於藝術家在上傳渲染任務到網絡之前對場景的仔細的檢查。藝術家方面的聲譽評分還避免了，沒有良好歷史記錄的任務請求者用可能需要重新渲染的任務堵塞網絡，對網絡的工作分配造成乾擾。同樣地，礦工也只有在滿足聲譽評分要求的情況下才能處理更高層級的工作，即每個計算週期給予的代幣回報更高的工作。此外，聲譽評分更高的礦工也會比聲譽評分較低的其他用戶更快獲得任務分配，激勵他們保持高成功率。通過這樣的過程，聲譽評分既起到統籌的作用，也是一種激勵機制。

在分配中，儘管渲染隊列中出現一個同等的後備選項的可能性很低，但用戶排名系統在特定情形中可以發揮區分優先級的作用。例如，如果當前有2 0 個空閒GPU，而兩名用戶都有需要2 0 個GPU完成的渲染任務。用戶A是一名剛剛加入網絡的新用戶，沒有任何發出任務請求的歷史記錄；用戶B是一名老用戶，每天都會在網絡上發布渲染任務。在其他因素相同的情況下，用戶B就會有更高的優先級進行其渲染任務，因為他的排名高於用戶A。

RNDR渲染網絡如何激勵藝術家和礦工的正向行為？

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