NVIDIA показала технологию нейросетевого сжатия текстур

Доклад NVIDIA на GDC показывает, что нейронный рендеринг — это не только DLSS 5, он также может уменьшить использование видеопамяти на 85%. Вскоре после того, как Дженсен Хуанг представил DLSS 5 на GTC 2026, NVIDIA провела ещё один технический отчёт на GTC, посвящённый практическому применению нейронного рендеринга.

Доклад был более техническим и представил, как эта технология не только меняет конвейер рендеринга, но и может применяться в играх. DLSS 5 — это только одна часть нейронного рендеринга, которая применяется к уже готовому изображению.

Вместо этого сессия на GDC сосредоточилась на использовании небольших нейронных сетей непосредственно внутри конвейера рендеринга для декодирования текстур, оценки материалов и снижения нагрузки на память.

Самый наглядный пример — Neural Texture Compression (NTC). NVIDIA показала сцену Tuscan Wheels, в которой потребление VRAM упало с 6,5 ГБ при использовании обычных BCN-текстур до 970 МБ при использовании NTC, одновременно качество изображения осталось близким к оригиналу.

Организация также заявила, что при том же объёме памяти в 970 МБ NTC сохраняет больше деталей, чем обычное блочное сжатие. Такая оптимизация означает меньший размер игр, меньшие патчи, меньший расход трафика на скачивание и больше места для детализированных ассетов на том же GPU.

Ещё один интересный аспект — Neural Materials. Вместо хранения большого количества отдельных текстур и сложных расчётов BRDF, NVIDIA сжимает поведение материала в компактное латентное представление и декодирует его небольшой нейронной сетью. В демонстрации набор материалов с 19 каналами был сокращён до восьми, а время рендеринга в разрешении 1080p выросло в 1,4-7,7 раза.

В противовес DLSS 5, который вызывает опасения по поводу «AI-слизи» и потери художественного стиля, эти технологии прежде всего направлены на оптимизацию, снижение потребления памяти и усовершенствование производительности.