不能隐藏掉，隐藏会导致最终无法进行镜头解算。在人眼都难以分辨画面的时候，计算机已经无法进行跟踪，这种情况下，一方面是根据我们人眼的判断大概位置，另外一个方法是根据前几帧、后几帧可以大概看清位置的中间作为预判追踪点，也就是根据前后帧来判断无法跟踪的位置。

我们主要是用houdini和Nuke，没有出现过类似的问题，但是视频的起始帧错位可能会导致出现漂移的问题～～。有些软件的第一帧是从0开始计算，有些是从1开始计算。

手动跟踪才是跟踪的核心，如果是用3DEqualizer这个问题比较容易解决，PFtrack也建议尝试使用手工跟踪。自动跟踪我表示几乎没用过～～，手工跟踪可以收工打关键帧来跟踪机器跟踪不了的点。

添加的钉子，需要添加到已经追踪好的地面的点上，选中地面上的点，再添加钉子。

Deadline自身有存储的，会将提交的工程缓存到共享文件夹内，有时候如果原始工程丢失或者损坏，还可以从这里找到。看到你出现的新问题是maya批量渲染程序报错～～，可以测试下这台的maya独立渲染是否正常。

PFtrack本身就是生成追踪点的，导出的点的属性在houdini中是可以直接传递的，在Nuke中也是。三维追踪软件反求出的点，只有导入到三维软件中才有实际应用的意义，也是必不可少的环节。

关于追踪精度的问题，建议使用手工追踪，再学一下手工轨迹调整优化，或者手工断点跟踪以及镜头畸变校正一类的操作。鱼眼镜头的跟踪在3DE和PFtrack中都有非常完整的流程，社区内追踪板块都有。

在使用表情追踪分组后需要绘制权重，就是在不同区域追踪点对应的表情幅度大小，如果权重都很高就会出现模型破碎，人脸活动最大的是嘴唇、眼睛、对于活动很小的地方 只需要很低的权重即可，权重越高产生的运动越强烈，因此可能会导致分裂。

你使用的是哪种字幕功能？Caption还是 Title里面的字幕，Title里面的许多字幕都是带有脚本的效果，如果电脑不给力会出现渲染缓慢。使用Caption的字幕相对就很快，如果是单纯的加字幕就使用Caption，速度更快。

用几何体跟踪或者使用面部表情追踪都可以实现，根据素材情况选择测试。表情跟踪本身是包含几何体跟踪的，但这个几何体大多限定于面部作为追踪区域。
在表情变化很微弱的情况下，就不需要绘制权重，当作一个头部模型追踪来用即可。如果是头部画质清晰，也可以直接使用几何体来追踪，当然摄像机即使不运动也需要把固定摄像机的参数作为一个camera。

直接更改 Pixel Aspect就行，比如是2:1宽荧幕镜头拍摄的，就输入2就行，其他比例的在这里控制。

对的，非常具备生产效率的集群化思路，Nuke的插件是可以安装到.nuke之外的路径的。当然如果是集群化的安装，就单独一个安装到共享磁盘上也可以。如果是分别单独安装到每个机器上，社区内的有一款Nuke安装插件，可以支持分布式安装，让所有节点都可以读取同一个共享盘上的插件。

集群化安装，需要至少1000M的局域网带宽，需要Freenas一类的高速阵列硬盘，这两个问题解决了，就非常容易使用啦。

非常棒的思路，很聪明的想法。其实大工业模块化集群就使用这种思路的，用Nas的存储系统就可以，我搭建的是用FreeNas做的集群阵列存储，两套Nas，一套用于渲染输入输出的资料，一套用于制作软件，这样就可以实现快速大量机子挂载。Win和Linux、Mac都可这样做。

初步来看：网络配置不对，无法连接到Deadline的 任务（Job）数据库。可能是安装时候的端口设置与客户端连接的端口不对造成的。安装时候同时会配置MongoDB的数据库配置，连接时候需要与安装时候设置的端口一样。 另外也有可能是网络不通造成的～～

从报错来看，应该不是Deadline的问题，部分机器出现这个问题的情况下，对比下报错机器的网络、配置、系统、软件是否完全一样。

1、建议使用最简单的Houdini工程进行测试，比如用一个Sphere + write，这样错误会更明显一些。

2、提交任务时候，仅仅提交到报错上的机器，其他机器排除在这个渲染任务之外。

3、整个网络中，链接一台正常的，一台错误的进行测试，主要用于对比，这也容易发现问题一些。