Nvidia、DLSS 5 への批判に応え、RTX 5090 カードにリアルな Assassin’s Creed グラフィックを表示

Nvidia のエグゼクティブ ディレクター、ジェンセン フアン氏は、GTC グローバル イベントを利用して、第 5 世代のディープラーニング スーパー サンプリング テクノロジに関する最近の疑問に直面しました。同幹部は技術カンファレンス中に、人工知能によって生成されたグラフィックスの過剰な人工性を指摘するユーザーの懸念に直接言及した。プレゼンテーションでは、ソフトウェア開発スタジオが当初考えていた視覚的な完全性を維持しながら、システムが技術的能力を増幅するものとして機能することを実証することに焦点を当てました。

新しいシステムの導入は、予備デモの公開後、テクノロジー フォーラムやソーシャル ネットワークで激しい議論を引き起こしました。コミュニティの一部は、達成されたフォトリアリズムのレベルに熱意を表明しましたが、別のグループは、高予算の作品におけるビジュアル構成のアルゴリズムへの依存を批判し、ニューラル ネットワークの使用を嘲笑するキャンペーンを生み出しました。これに対してメーカーは、このツールは従来の後処理フィルターから離れ、複雑な再構築エコシステムとして機能すると繰り返し述べた。

このイノベーションを実際に応用するには、同社のエンジニアリング チームが実施したストレス テストで実証された、堅牢なハードウェア インフラストラクチャが必要です。約束された忠実度を実現するために、システムは最先端のグラフィックス カードからの大量のリソースを必要とし、画像再構成テクノロジが適切に機能するための特定の動作パラメータを強調します。

• 継続的な機械学習によるグローバル イルミネーションの統合的な再構築。
• リアルタイムでのフレーム生成が有効になり、コマンドの遅延が短縮されました。
• Unreal Engine 5 などの高度なグラフィック エンジンのネイティブ サポート。
• 4K 標準をはるかに上回る動的解像度でも視覚的な安定性を維持します。

グラフィカルな人工知能の仕組み

ニューラル再構成プロセスは、グラフィックス カードのレンダリング ベルトの最後で単独で動作するわけではありません。人工知能はフレーム作成のすべての段階で動作し、幾何学的データと照明データを同時に処理して、ユーザーのモニターに送信される最終シーンを構成します。

このアプローチにより、プログラマは、従来のラスタライズ方法のリソースをわずか数秒で使い果たしてしまうような詳細レベルを達成できます。このテクノロジーは、複雑なピクセルの計算負荷をハードウェアに存在する専用のテンソル コアに転送し、グラフィックス プロセッサを解放して他の同時タスクに使用できるようにします。

テクスチャと反射の再作成を自動化することで、開発チームは仮想環境の物語と物理に集中する余地を得ることができます。メーカーは、自動化によって人間のタッチが排除されるわけではなく、テクニカル アーティストがより創造的な自由を持って作業できるように高度なデジタル サポートを提供すると主張しています。

大規模市場のプロダクションでの実用的なパフォーマンス

提示された技術仕様を裏付けるために、同社は一般の人々が待ち望んでいる大きな商業的魅力を持つタイトルから未公開のゲームプレイの抜粋を示しました。デモでは、『アサシン クリード シャドウズ』と『エルダースクロールズ IV: オブリビオン』のリメイクのパフォーマンスに焦点が当てられ、複雑な環境におけるアニメーションの流動性とレイ トレーシングの精度が強調されました。

テストに使用した構成は、並列動作する 2 台の GeForce RTX 5090 ユニットを搭載したシステムで構成されています。この極端なアーキテクチャにより、ソフトウェアはすべてのグラフィックス オプションを最大値で実行し、高周波モニターで高いフレーム レートを維持し、突然のカメラの動きによる視覚的な痕跡を排除することができました。

Ubisoft フランチャイズの特定のケースでは、動的な気候システムに関連付けられた歴史的正確さのレベルで封建時代の日本を再現するためにニューラル ツールが使用されました。昼と夜のサイクルと相互作用する影は、フレームのリフレッシュ レートを損なうことなく複数の光源を処理できるアルゴリズムの能力を実証しました。

スタジオによる芸術的なコントロールと視覚的なカスタマイズ

人工知能による美的標準化への恐怖は、質疑応答中に同社経営陣が議論した中心点の一つだった。公式に保証されるのは、視覚的な結果に対する絶対的な制御は、開発中の各プロジェクトのアート ディレクターの責任であるということです。このテクノロジーは生の処理ベースを提供しますが、カラー キャリブレーション、影の強度、テクスチャの鮮明さはスタジオのクリエイティブ チームによって手動で設定されます。このレベルの自律性により、ゲームが独自のビジュアル アイデンティティを失うことがなくなり、アンビエント オクルージョンから生のパフォーマンスと静止画品質の間の優先順位付けに至るまでの微調整が可能になり、クリエイターのオリジナルのビジョンがそのまま最終消費者に届くことが保証されます。

• さまざまなアートの方向性やビジュアルスタイルに合わせてシャープネスを調整します。
• 人工知能によって処理されるボリューム効果の強度の調整。
• 各ゲームのニューラル ネットワークを個別にトレーニングするための特定のメタデータの統合。
• プレーヤー自身によるフレーム レートとネイティブ解像度の動的バランス調整。

高度なハードウェアとアーキテクチャの最適化の必要性

システムを完全に実行するには最上位のコンポーネントが必要であるため、短期的にはテクノロジーの利用可能性について疑問が生じます。現在、GeForce RTX 5090 カードのデモンストレーションに焦点を当てていることは、極端なフォトリアリズムが依然としてパーソナル コンピューター市場の愛好家層に限定されていることを示しています。

ハードウェアの専門家は、業界の当面の課題は、これらのアルゴリズムを、非強力でより一般的なアーキテクチャに最適化することであると指摘しています。アクセスの民主化は、このテクノロジーをミッドレンジのコンピューターや現世代のデスクトップ コンソールに拡張できるかどうかにかかっています。

メーカーは、現在のカードの構造はこの革新サイクルを開始し、機械学習の強固な基盤を確立するために設計されたものであると示唆しました。継続的なドライバーのアップデートにより、今後数か月間で Tensor コアの使用が改良され、電力効率とデータ処理が向上することが約束されています。

ユーザーのフィードバックを監視することは、ハイコントラストのシーンで依然として発生する残留視覚アーティファクトを修正するための主要な指標として機能します。長期的な技術目標は、ピクセル ズーム分析であっても、ネイティブ画像と再構成画像の間の移行を人間の目には完全に知覚できないようにすることです。

リソースの節約に関する開発者の見解

複数の国際的なプロデューサーが、イベントで発表されたニューラル ネットワーク ベースのレンダリングへの移行への支持を表明しました。テクノロジーディレクターらは、生の処理を節約することで、より複雑なシステムにメモリを割り当てることが可能になり、ゲーム作成時のハードウェア予算の配分方法が変わると報告しています。

• レンダリング コードを手動で最適化するのにかかる時間が短縮されました。
• レイテンシに直接影響を与えることなく、オブジェクトの幾何学的密度が増加します。
• 読み込みを中断することなく、広大なオープンワールド マップを実現します。
• より低い計算コストでのリアルタイムのグローバル イルミネーション処理。

従来のラスタライズの終わりと新しいグラフィック標準

カンファレンスの終わりに発表された公式予測は、従来のレンダリング方法が物理的なシリコンの限界に達しつつあることを示しています。ニューラル エコシステムへの投資は、メーカーによって、高性能デジタル エンターテイメントにおけるグラフィックの進化を継続するための主要かつ避けられない道として扱われています。

商用グラフィックス エンジンとテンソル処理ハードウェア間の緊密な統合が、テクノロジー業界の新しい動作標準を決定します。このシステムのシーンを意味論的に理解し、水、ガラス、金属に当たったときの光の挙動を区別する能力は、今後数年間のインタラクティブ ソフトウェア開発におけるパラダイム シフトを強化します。