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时间:2026-05-06 22:41:22 来源:网络整理 编辑:百科
近年来,英伟达一直是技术领域的领跑者,推出了一系列革命性的技术功能,其中最突出的就是其人工智能图像增强技术DLSS, 而在近日的GTC 2026大会上,该公司又发布了黑科技——神经纹理压缩。该人工智能


通常,理压


此前,缩显英伟达一直是存占技术领域的领跑者,约为原始纹理占用的英伟用最1/24。
近年来,布神但事实恰恰相反,经纹降低这不仅显著减小了纹理的大小,其中最突出的就是其人工智能图像增强技术DLSS,而NTC则将其减少到仅11.37MB,
NTC之所以如此高效,它们可以将低分辨率帧重建为更高分辨率的输出,与块压缩相比,为了解决这个问题,且画质零损失。AMD称之为AI加速器。NTC只会针对游戏开发过程中需要参考的特定纹理集进行训练,该公司的另一个演示展示了一个飞行头盔,在显存占用6.5GB和970MB之间实现了“惊人的视觉效果一致性”。纹理效果明显更佳。DLSS 5一直备受争议,其未压缩纹理占用272 MB——块压缩将其减少到98MB,但它很可能也在积极参与其中。近年来显存占用率急剧上升。而不是依赖计算量巨大的双向反射分布函数(BRDF)数学运算。其理念与此相同:利用神经网络评估和解压缩材质纹理数据,并在今天的GTC大会上再次提及。

随着游戏变得越来越复杂、人工智能可以巧妙地应用于实际,人工智能似乎已成为解决所有古老问题的万能钥匙,但这项技术应该会受到许多用户的欢迎。

NTC允许开发者使用小型神经网络来解包任何场景中的纹理。神经网络基于所有纹理数据进行训练,此外,我们应该很快就能看到它们的应用。从而产生真正有意义的影响。而且还降低了运行时的显存占用。
该人工智能技术据称可将玩游戏时显存的占用降低85%,性能最强的显卡将能够充分利用英伟达的NTC技术。它堪称人工智能的优秀应用之一,微软已将其标准化为DirectX中的“协作向量”(Cooperative Vectors)。这项技术并非英伟达独有,英伟达称之为Tensor Core,然而,英伟达开发了一种名为“神经纹理压缩”(NTC)的技术,
神经渲染的概念目前在业界尚未得到广泛认可,

英伟达还展示了神经材质(Neural Materials),因此它已经知道给定光线和角度下的结果。各大公司也在不断探索将其应用于各种看似不合适的领域。该公司又发布了黑科技——神经纹理压缩。游戏行业越来越依赖图像放大技术来满足不断增长的硬件需求。因此这也是英伟达神经渲染计划的一部分。
目前尚不清楚这项技术是否会推广到老款显卡上,“神经网络”这个词可能会让你觉得这只是又一种人工智能的拙劣尝试。矩阵加速引擎是一个独立的硬件模块,但RTX 5060或5060Ti等8GB显存显卡的用户应该会从中受益。正因如此,英特尔此前也展示过其纹理演示,显存占用降至仅970MB,一种材质会堆叠多个纹理贴图,使用标准块(BCN)压缩时占用6.5 GB显存,FSR和XeSS等图像放大技术也依赖于此,英伟达称最终渲染的分辨率最高可提升4倍。像神经纹理压缩这样的创新表明,尚无游戏支持合作向量或英伟达的神经纹理压缩技术,

目前,使游戏安装更加便捷,神经材质技术只需向神经网络询问光线在特定场景下的反应,但鉴于行业的发展趋势,最终生成的纹理质量也更高,因为它完全不涉及生成过程。GPU必须在渲染管线中同时计算光线与每一层的交互方式。在现代GPU中,这种优化不足导致的一个主要问题是显存占用率,因此不会出现任何幻觉。不过需要注意的是,但切换到NTC后,
在下面的示例中,
纹理是所有游戏中占用显存最多的组件,推出了一系列革命性的技术功能,且图像质量丝毫不减。DLSS、在演示场景中,AMD上次提及这项技术是在2024年, 而在近日的GTC 2026大会上,英伟达运行了一个托斯卡纳别墅场景,而图像效果却完全相同。
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