NVIDIA Blackwell 架構下的 GeForce RTX 50 系列 GPU 所引入的新技術堪稱劃時代變革，其中尤為突出的是 RTX 神經(jīng)渲染。

神經(jīng)渲染（Neural Rendering）或許讓人感到陌生，實際上，DLSS 技術中的 Upscaling 超解析度放大便是神經(jīng)渲染的一個通俗易懂的實例。它通過采用較低輸入分辨率的渲染畫面，借助神經(jīng)網(wǎng)絡擴展為高分辨率畫面。

在 Blackwell 架構中，NVIDIA 進一步融入了更多元素，如神經(jīng)紋理（Neural Textures）、神經(jīng)材質(zhì)（Neural Materials）、神經(jīng)體積云（Neural Volumes）、神經(jīng)輻射場（Neural Radiance Fields）、神經(jīng)輻射緩存（Neural Radiance Cache）。

神經(jīng)材質(zhì)（Neural Materials）利用 AI 對多層次結構（如瓷器、絲綢）的材質(zhì)進行壓縮，以更小的內(nèi)存消耗量進行加載，使材質(zhì)處理速度提升至 5 倍，從而能夠在游戲中迅速渲染出電影級的精細材質(zhì)效果，且無需擔憂資源消耗過多的問題。

神經(jīng)輻射緩存（Neural Radiance Cache）運用經(jīng)過游戲數(shù)據(jù)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠更加準確且高效地預估游戲場景的間接照明。

只需追蹤一兩條光線并將其存儲到緩存中，便可以推斷出無限多的光線和反射狀態(tài)，從而更精準地呈現(xiàn)游戲場景中的間接照明。由于需要追蹤的光線數(shù)量大幅減少，整體性能表現(xiàn)得以進一步提升。

除了著色方式，NVIDIA 還利用神經(jīng)網(wǎng)絡打造出更為逼真的游戲人物技術。傳統(tǒng)的人臉渲染方式與現(xiàn)實之間存在一些細微偏差，累積起來容易陷入恐怖谷效應。

RTX Neural Faces 采用簡單的光柵化臉部以及 3D 姿勢資料作為輸入，并使用即時生成的 AI 模型來推斷出更為自然的臉部。

譚懿可
發(fā)布作者