Nvidia ogłasza DLSS 5 z renderowaniem neuronowym, aby ulepszyć grafikę w nowej linii GeForce RTX 50

Podczas konferencji GTC Nvidia oficjalnie przedstawił DLSS 5, najnowszą wersję technologii supersamplingu opartej na sztucznej inteligencji. Nowe narzędzie wprowadza model renderowania neuronowego, którego zadaniem jest dodawanie fotorealistycznego oświetlenia i szczegółów materiałów bezpośrednio do pikseli gry w czasie rzeczywistym. Rozwój ten oznacza znaczącą zmianę w sposobie przetwarzania grafiki, zbliżając wierność wizualną gier wideo do standardów wyznaczanych przez wysokobudżetowe produkcje kinowe, zastępując uciążliwe etapy tradycyjnego procesu renderowania zaawansowanymi obliczeniami opartymi na uczeniu maszynowym. Technologia analizuje kontekst semantyczny sceny, zapewniając, że generowanie fotorealistycznych pikseli pozostaje zakotwiczone w rzeczywistej geometrii gry, przetwarzając odbicia, załamania i cienie z większą matematyczną precyzją niż konwencjonalne metody rasteryzacji.

Nowa architektura systemu została opracowana wyłącznie z myślą o niedawno ogłoszonej serii kart graficznych GeForce RTX 50. Integracja sprzętu nowej generacji z oprogramowaniem sztucznej inteligencji ma na celu wyeliminowanie tradycyjnych ograniczeń przetwarzania, wymagających specjalnych rdzeni tensorowych, które posiadają tylko nowa linia procesorów graficznych.

Aby osiągnąć ten poziom szczegółowości wizualnej bez utraty szybkości klatek, technologia wykorzystuje w swojej podstawowej strukturze następujące podstawowe filary przetwarzania grafiki:

– Ciągłe Análise wektorów ruchu i kolorów w czasie rzeczywistym dostarczanych przez silnik gry.

– Geração oświetlenia i cieni poprzez sieci neuronowe trenowane na superkomputerach.

– Manutenção stabilności czasowej, aby uniknąć artefaktów wizualnych w poruszających się obiektach.

– Preservação rygorystyczny oryginalny kierunek artystyczny określony przez studia deweloperskie.

Ewolucja renderowania neuronowego w przemyśle

Wprowadzenie DLSS 5 stanowi największy skok technologiczny od czasu, gdy Nvidia wypuściło pierwszą wersję Deep Learning Super Sampling. Prezes firmy, Jensen Huang, podkreślił, że połączenie tradycyjnego renderowania z generatywną sztuczną inteligencją zmienia logikę tworzenia złożonych środowisk wirtualnych.

Zastosowany w nowej wersji model sztucznej inteligencji działa w podobny sposób, jak wpływ modeli językowych na generowanie tekstu. Sieć neuronowa rozpoznaje geometrię sceny, materiały zastosowane do obiektów i dostępne źródła światła, aby samodzielnie obliczyć końcowy efekt wizualny.

To głębokie zrozumienie trójwymiarowego środowiska pozwala systemowi przetwarzać światło z precyzją, która symuluje rzeczywiste fizyczne zachowanie fotonów. Przetwarzanie trwa ułamek czasu potrzebnego do renderowania tej samej sceny natywnie przy użyciu samej brutalnej siły sprzętu.

Technologia ta rozwiązuje także historyczne problemy związane ze stabilnością czasową w ekstremalnych rozdzielczościach. Analizując jednocześnie wiele klatek, algorytm zapobiega pojawianiu się szumów i migotania, które często wpływają na drobne tekstury, listowie i krawędzie szybko poruszających się obiektów na ekranie.

Integracja z silnikami graficznymi i wydajność

Działanie systemu opiera się na pobieraniu wektorów koloru i ruchu dostarczanych bezpośrednio przez silnik graficzny gry. Na podstawie tych surowych danych sieć neuronowa syntetyzuje kompletne klatki z fotorealistycznym oświetleniem, odciążając rdzenie rasteryzacyjne karty graficznej.

Leia Tambem

Colby Minifie potwierdza moc Ashley Barrett w piątym sezonie The Boys

Badania pokazują, że rodzice nie są świadomi tego, w jaki sposób ich dzieci wykorzystują sztuczną inteligencję

Samsung udostępnia nową aktualizację systemu zawierającą nowe funkcje dla użytkowników Galaxy Watch 4

Architektura została zoptymalizowana do współpracy ze frameworkiem Nvidia Streamline, który obejmuje już technologie innych marek, takie jak system redukcji opóźnień Reflex. Standaryzacja Essa ułatwia wdrażanie przez studia, skracając czas rozwoju wymagany do integracji zasobów sztucznej inteligencji w nowych projektach.

Przyjęcie przez główne studia deweloperskie

Odbiór technologii przez branżę tworzenia gier był natychmiastowy, a kilku producentów potwierdziło natywne wsparcie w swoich nadchodzących wydaniach. Duże Empresas, w tym Bethesda, Capcom, Ubisoft, Tencent, NetEase i Warner Bros. Games, zintegrowali już narzędzie z ich zastrzeżonymi silnikami graficznymi do celów wewnętrznych testów.

Podczas demonstracji technicznych dyrektorzy branży potwierdzili wzrost wydajności i jakości wizualnej. Representantes z Bethesda Game Studios poinformował, że zastosowanie tej technologii w tytułach poświęconych eksploracji kosmosu, takich jak

Capcom i Ubisoft również odnotowały znaczny postęp w renderowaniu swoich wirtualnych wszechświatów. Zdolność sztucznej inteligencji do obliczania propagacji światła w ciemnych korytarzach i odblaskowych powierzchniach podniosła jakość wizualną uznanych marek, podczas gdy tytuły takie jak Creed Shadows firmy Assassin wykazały znaczną poprawę immersji w otwartym świecie.

Praktyczne demonstracje i ekstremalna wierność rozdzielczości

W prezentacjach technicznych zorganizowanych podczas wydarzenia wykorzystano uznane marki franczyzowe w celu zilustrowania możliwości nowego systemu renderowania neuronowego. Waga Títulos, obejmująca demonstracje oparte na średniowiecznych uniwersach fantasy, symulacje sportowe i gry akcji, działała w natywnej rozdzielczości 4K, aby podkreślić różnicę w jakości materiałów i rozproszeniu światła. Sieć neuronowa wykazała zdolność przetwarzania wolumetrycznego dymu, gęstej mgły i złożonych efektów cząsteczkowych z przejrzystością, której nie można było osiągnąć poprzednimi metodami bez powodowania drastycznych spadków wydajności. Gry Entre, które potwierdzono, że obsługują tę technologię, to AION 2, Black State, Delta Force, NARAKA: BLADEPOINT, Phantom Blade Zero i Where Winds Meet, co pokazuje różnorodne zastosowanie w różnych gatunkach.

Przetwarzanie w ekstremalnych rozdzielczościach wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, która jest dystrybuowana pomiędzy rdzeniami dedykowanymi sztucznej inteligencji obecnymi w kartach serii RTX 50. Technologia analizuje kontekst semantyczny sceny, zapewniając, że generowanie fotorealistycznych pikseli pozostaje zakotwiczone w rzeczywistej geometrii gry. Isso oznacza, że ​​sztuczna inteligencja nie tworzy przypadkowych szczegółów wykraczających poza zakres scenariusza, ale raczej wzmacnia oryginalną wizję artystów, zachowując spójność wizualną wymaganą przy produkcjach na dużą skalę. Renderowanie cieni kontaktowych i okluzja otoczenia są poddawane precyzyjnej obróbce fizycznej, eliminując sztuczny wygląd powszechny w grach renderowanych tradycyjnymi metodami.

Zachowanie pierwotnego kierunku artystycznego

Jednym z głównych celów zespołu inżynierów podczas opracowywania DLSS 5 było zapewnienie, że sztuczna inteligencja nie zakłóci twórczych decyzji dyrektorów artystycznych studia. Diferente ogólnych filtrów poprawiających obraz lub modyfikatorów kolorów innych firm, model neuronowy został specjalnie przeszkolony pod kątem uwzględniania unikalnej estetyki każdego tytułu. Seja gra science-fiction z nasyconym neonowym oświetleniem lub historyczna przygoda z ziemistymi paletami kolorów i naturalnym oświetleniem, narzędzie działa wyłącznie jako wzmacniacz oryginalnej wizji. System wykorzystuje przetwarzanie Nvidia przed chmurą, aby zrozumieć parametry wizualne ustawione przez programistów przed zastosowaniem renderowania neuronowego na sprzęcie użytkownika końcowego. Dessa twórcy zachowują absolutną kontrolę nad klimatem gry, wykorzystując sztuczną inteligencję jedynie do obliczania fizyki światła i tekstury materiałów z większą matematyczną precyzją. Przewidywalność algorytmu sprawia, że ​​końcowy wynik wyświetlany na monitorze gracza jest dokładnie taki, jaki został zaplanowany na etapie koncepcji artystycznej. Podejście Essa eliminuje ryzyko zniekształceń wizualnych generowanych przez systemy autonomiczne, zapewniając, że identyfikacja wizualna dzieła pozostaje nienaruszona, jednocześnie czerpiąc korzyści z postępu fotorealizmu i wydajności.

Aktualizuj historię i przetwarzanie ramek

Trajektoria technologii supersamplingu pokazuje przyspieszone tempo innowacji, przechodząc od generowania izolowanych pikseli do tworzenia całych klatek. Poprzednia wersja, zaprezentowana na początku roku, wprowadzała już usprawnienia w rekonstrukcji promieni świetlnych, generując aż 23 z każdych 24 pikseli wyświetlanych na ekranie poprzez sztuczną inteligencję, przygotowując grunt pod obecne przejście w stronę pełnego renderowania neuronowego.

Ekskluzywna optymalizacja dla sprzętu nowej generacji

Decyzja o powiązaniu działania nowego systemu wyłącznie z architekturą kart RTX 50 została podjęta ze względu na wymagania dotyczące przepustowości i przetwarzania tensorowego. Ilość danych analizowanych w milisekundach wymaga komponentów fizycznych i architektur pamięci, z którymi sprzęt poprzedniej generacji po prostu nie mógł sobie poradzić.

Ta symbioza pomiędzy zaawansowanym oprogramowaniem i najnowocześniejszym sprzętem wyznacza nowy standard techniczny w tworzeniu gier komputerowych. Branża technologii graficznych zmierza w stronę scenariusza, w którym sztuczna inteligencja przestaje być pomocniczym narzędziem zwiększającym wydajność, a staje się centralnym rdzeniem przetwarzania wizualnego w czasie rzeczywistym.