使用下一代 NVIDIA DLSS 生成突破性的光线追踪图像

这篇文章最初发表在 NVIDIA 技术博客上。

自 2018 年以来,NVIDIA DLSS 利用人工智能使游戏玩家和创作者能够提高性能和质量。随着时间的推移,这种解决方案已经发展到包括超分辨率和帧生成方面的突破性进展。

现在,人工智能神经渲染技术迈出了下一步,推出了 DLSS 3.5。此更新包括一个名为"光线重建"的重要新功能。

视频 1。了解 DLSS 3.5 如何与 NVIDIA 应用深度学习副总裁 Bryan Catanzaro 合作

射线重建是一种新的神经网络,适用于所有 GeForce RTX GPU,这进一步提高了射线追踪图像的图像质量。DLSS 3.5 的数据训练量是 DLSS 3 的 5 倍,它用 NVIDIA 超级计算机训练的 AI 网络取代了手动调谐的去噪器,该网络能在采样光线之间生成更高质量的像素。

图 1。人工智能驱动光线重建从 1080 像素源生成高质量的 4K 光线跟踪图像**

《赛博朋克 2077》《赛博朋克 2077:自由幻影》,艾伦·威克 2带有 RTX 的门户,都将在今年秋天推出,将包括 Ray Reconstruction。

视频 2。光线重建提高了《赛博朋克 2077》超速模式下光线追踪的性能

DLSS 3.5 还增加了自动场景变化检测到帧生成功能。此功能旨在自动防止"帧生成"在场景发生重大变化时生成难以创建的帧。它通过分析每个 DLSS 帧生成帧对上的游戏内相机方向来实现这一点。

自动场景变化检测简化了新 DLSS 3 标题的集成,与所有 DLSS 3 集成向后兼容,并支持所有渲染平台。在 SDK 构建变体中,场景更改检测器在屏幕上提供帮助,指示何时检测到场景更改,以便开发人员可以传入重置标志。

图 2.光线重建被训练来识别不同的光线跟踪效果以及时间和空间像素的质量

有了这些新功能,您可以通过光线跟踪获得更好的结果,并更有效地管理快速场景更改。

使用 Streamline2.2SDK(一个开源的跨 IHV 框架)集成到自定义引擎中对开发人员非常友好。只需确定所决定的 Streamline 插件需要哪些资源。在游戏的渲染管道中,您可以触发何时执行插件。

对于虚幻引擎的标题,只需将插件安装到您的项目中,大部分工作就已经完成了。如果您需要集成的分步指南,请参阅 如何成功集成 NVIDIA DLSS 3

光线重建将很快提供给所有游戏开发商 -- 注册以获取通知。自动场景变化检测现已在 DLSS 3.5 中通过 Streamline 2.2 SDK 和虚幻引擎插件实现。

阅读原文

相关推荐
basketball61611 天前
AI Infra 硬件体系与编程模型:17. CUDA编程基础:底层驱动 API 调用
人工智能·microsoft·nvidia·cuda
basketball61614 天前
AI Infra 硬件体系与编程模型:14. CUDA编程基础:事件与精确性能测量
人工智能·nvidia·cuda
kyle~14 天前
推理部署---CUDA 执行模型(SM、Block、Warp 与 SIMT)
人工智能·nvidia·cuda
basketball61614 天前
AI Infra 硬件体系与编程模型:15. CUDA编程基础:混合精度计算
人工智能·nvidia·cuda
小白狮ww14 天前
3B 参数,毫秒级响应:LocateAnything 如何重新定义开放世界目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉·视觉检测·大语言模型·nvidia·locateanything
kyle~15 天前
ROS 2 与 Isaac Sim 联合仿真(一)体系架构、环境选型与基础通信闭环
c++·机器人·nvidia·仿真·ros2
kyle~16 天前
ROS 2 与 Isaac Sim 联合仿真(三):工程化部署、性能优化、多机器人与 Sim-to-Real
机器人·nvidia·仿真·ros2
CV-deeplearning16 天前
NVIDIA CV-CUDA:GPU 全流程加速计算机视觉,pip 一键安装替代 OpenCV,微软/腾讯/百度/字节全在用,云级图像处理吞吐量飙升 10 倍
opencv·计算机视觉·pip·nvidia·cuda·gpu加速·cv-cuda
OpenCSG21 天前
Cosmos3:NVIDIA 把世界模型做成了“理解、生成、模拟、行动”的统一入口
人工智能·大模型·nvidia·opencsg