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作者: sxs112.tw
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    [軟體遊戲] CES 2025:NVIDIA RTX Kit展示了神經渲染將如何推動遊戲領域的下一個視覺飛躍

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    除了全新GeForce RTX 50系列GPU之外,NVIDIA 還首次推出了NVIDIA RTX Kit,這是一套全新的神經渲染技術,有望幫助遊戲開發者實現圖形領域的下一次視覺飛躍。 NVIDIA RTX Kit有廣泛的應用,從利用AI加速光線追踪,到描繪更真實的數位人類,再到渲染有大量幾何圖形的場景。
    maxresdefault-10-HD-scaled.jpg

    讓我們從可以說是最大的創新開始。透過Blackwell架構,NVIDIA推出了所謂的RTX神經著色器。這些是小型神經網絡,旨在注入可編程著色器以產生各種有益效果。透過即將推出的RTX Neural Shaders SDK,遊戲開發者可以在使用NVIDIA Tensor Core加速的RTX AI PC上訓練他們的遊戲資料和著色器程式碼。在訓練階段,神經遊戲資料與傳統資料的輸出進行比較,並在多個週期中進行細化。

    目前RTX神經著色器主要有三個應用,我們先前在NVIDIA的研究論文中介紹過這三個應用:RTX Neural Texture Compression, RTX Neural Materials,和RTX Neural Radiance Cache。 RTX Neural Texture Compression非常厲害,可以在不到一分鐘的時間內輕鬆壓縮數千個紋理,同時與傳統的塊壓縮紋理相比,還可以節省多達7倍的VRAM,而且不會對品質產生任何影響。在新技術展示中RTX NTC紋理僅佔用80MB,而常見區塊壓縮紋理需要520MB VRAM。
    RTX-NTC-scaled.jpg


    RTX Neural Materials使用AI來壓縮通常為離線材質保留的複雜著色器程式碼,從而將材質處理速度加快五倍,並在遊戲中提供更高品質的資源。
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    最後RTX Neural Radiance Cache中使用了AI,在最初的一到兩次反彈後推斷出無限的反彈,從而提高了多次反彈間接照明和性能。 NRC已經作為RTX GI SDK 的一部分提供了一段時間,並將很快導入RTX Remix和Portal with RTX。
    RTX-Neural-Radiance-Cache-scaled.jpg



    RTX Neural Shader和RTX Neural Texture Compression SDK將於本月稍後添加到NVIDIA RTX Kit中。微軟今天也宣布DirectX將很快添加對協作Vectors的支援,從而在使用RTX Neural Shader時為GeForce RTX GPU提供加速效能。

    NVIDIA RTX Kit還包括RTX Mega Geometry,它將在Remedy的心靈殺手2中首次亮相,並在今年稍後提供免費更新。 CES 2025示範影片提供了該技術的預覽,該技術旨在改善有大量幾何圖形的場景中的光線追蹤負載,例如由虛幻引擎5的Nanite驅動的遊戲。據NVIDIA稱RTX Mega Geometry可加速BVH打造,可實現比目前標準多一百倍的三角形的光線追蹤。它將於本月稍後在RTX Kit中提供,並很快透過NVIDIA RTX Unreal Engine分支提供。
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    RTX Neural Face是NVIDIA RTX Kit中的工具,它採用帶有3D姿勢資料的常規光柵化臉部作為輸入,並透過即時產生AI模型推斷出更自然的臉部。產生的臉部是根據數千個離線產生的臉部影像在不同的光照、情緒和遮蔽條件下從各個角度進行訓練的。訓練管道可以使用真實照片或人工智慧產生的圖像。然後使用NVIDIA TensorRT對經過訓練的模型進行最佳化,以即時推斷臉部。
    Standard-Face-scaled.jpg


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    它與用於頭髮和皮膚的RTX角色渲染SDK配合使用。在新的GeForce RTX 50系列GPU中,NVIDIA增加了線性掃描球體 (LSS),這是一種GPU加速的基元,可減少渲染頭髮絲所需的幾何數量。 LSS使用球體而不是三角形來更準確地對應頭髮形狀。 LSS能夠以更好的效能和更小的記憶體佔用來渲染光線追蹤頭髮。使用RTX角色渲染SDK的RTX皮膚和頭髮演算法,該SDK將於本月稍後推出,就像NVIDIA RTX Kit一樣。頭髮演算法將在Indiana Jones and the Great Circle中首次亮相,並且即將推出免費更新。皮膚演算法也將透過RTX Remix提供。

    最後但並非最不重要的一點是,NVIDIA也承諾對其Audio2Face技術進行重大更新。根據NVIDIA介紹新的Audio2Face採用即時擴散的架構已經實現,可以提供更準確、更詳細的唇形同步、生動的情感和自然的非語言回應。

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