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英特尔推纹理集神经压缩技术 纹理体积缩小至原来的1/18

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英特尔近日发布演示视频,介绍其最新的 Texture Set Neural Compression(纹理集神经压缩,TSNC)技术,号称在画质几乎不下降的前提下,将游戏纹理数据压缩至传统方案体积的最多 1/18。

该技术依托 AI 神经网络,对行业标准的 BCn 纹理进行处理:先将原始纹理输入神经网络编码器,经由最新的特征空间编码,再由网络解码器还原为可用于渲染的纹理输出数据。在极限压缩设置下,输出纹理在体积上可缩小至 18 倍之多,但会出现一定幅度的画质损失。









与其他神经网络类图形技术类似,TSNC 依赖对数以百万计的标准化纹理样本进行训练,以此生成可替代传统 BCn 压缩纹理的 AI 模型。新模型生成的纹理数据体积大幅缩小,意味着游戏可实现更快的纹理加载速度、更低的显存占用,并借助现代 GPU 的算力获得更好的整体性能表现。

英特尔为 TSNC 设计了多种应用侧重点不同的使用方案,可根据开发者诉求在安装包体积、显存占用和运行性能之间进行取舍。其中,被称为 Variant A(A 方案)的模型可以在画质几乎无感下降的前提下,将标准纹理集压缩至原来的约 1/9,肉眼难以分辨差异。若以效率最大化为目标,英特尔则提供 Variant B(B 方案),在体积压缩最高可达 18 倍的同时,带来更明显的性能提高,但会引入一定程度的画质变化。

为量化画质损失,英特尔采用 NVIDIA 的 FLIP 工具对生成图像的质量变化进行评估。测试显示,Variant A 的视觉质量下降约为 5%,基本属于轻微水平;而 Variant B 的质量下降最高约为 7%,差异更为显著但仍属可接受范围,具体体验还需结合实际画面与玩家主观感受判断。英特尔同时公布了一系列对比截图,供外界自行对比观感差异。

在性能方面,英特尔在最新的 “Panther Lake” 平台上对 TSNC 技术进行了基准测试,测试平台搭载集成 Arc B390 显卡,并配备用于加速 AI 工作负载的 XMX 核心。在该平台上,AI 模型生成首个纹理像素的耗时约为 0.194 纳秒,足以保证游戏在实时渲染时不会出现额外延迟或明显异常,保持画面流畅输出。英特尔表示,TSNC 技术预计将在今年晚些时候以 Alpha 版本形式向外发布,后续还将推出 Beta 版本和正式稳定版,不过目前尚未给出具体时间表。

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