英伟达要干掉光线追踪？

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9 月 1 日，英伟达推出了一种新的生成式 AI方法，用于渲染视频游戏图形。首席执行官黄仁勋此前曾称赞这是“图形领域的 GPT 时刻”。

深度学习超级采样 5 (DLSS 5) 是一种神经渲染方法，它不是强迫图形处理器逐像素地计算虚拟表面的材质物理和光照以实现高水平的照片真实感，而是实时地将这些属性“绘制”到表面上。

自 2018 年以来，DLSS 技术已经发布了多个版本，其主要目标都是通过诸如在现有帧之间插入新帧来提高帧率，从而提升游戏运行效率。但第五代 DLSS 技术，即篮球游戏《NBA 2K27》的发布版本，则力图通过增强图像本身的视觉效果来取得突破性进展。

DLSS 5 游戏神经渲染

常规的文本到图像 AI 生成器可能会产生不一致的结果；DLSS 5 通过分析结构化的视觉游戏引擎数据，并利用其训练有素的场景语义理解能力，来响应摄像机、角色、光照和环境的瞬息万变，从而实现连贯的输出。

该模型负责渲染的最后阶段，利用逼真的光照和材质增强最终帧的每个像素，模拟光线穿过头发和树叶、光线在人体皮肤上的散射以及微阴影等效果。英伟达声称，此前从未在单个GPU上以毫秒级的速度实现过这一效果。

这种画面真实感的提升在游戏行业引起了轰动。“当它应用于采用照片级写实艺术风格的游戏时，呈现出的人物面部细节之逼真，是我在游戏画面中前所未见的。它能让游戏体验如同互动电影一般，” PC发烧友杂志《Tom's Hardware》的常驻GPU分析师Jeffrey Kampman说道。

“DLSS 通过让电脑游戏看起来更逼真、更少游戏感，从而扩展了游戏的功能，”技术开发人员兼计算机图形爱好者 Gordon Wetzstein 表示。英伟达目前对 DLSS 5 的底层训练数据集细节守口如瓶，但 Wetzstein 指出，与任何生成式人工智能模型一样，结果的质量“主要取决于训练数据的质量和多样性”。

游戏发行商似乎都支持这一解决方案：Bethesda、Capcom、网易、腾讯、育碧和华纳兄弟游戏公司都已签约将其整合到游戏中。

并非所有游戏玩家都如此热情，部分原因是 DLSS 5 旨在运行在昂贵的高端 GeForce RTX 50 GPU上，这些 GPU具有强大的张量核心——英伟达硬件中的专用处理单元，能够为现代人工智能和深度学习提供支持——即使是这些 GPU 也可能难以跟上。

科技媒体Digital Foundry在多台 RTX 50 台式机上测试了NBA 2K27中 DLSS 5 的首次集成，并称其“非常非常耗费资源”，记录到性能下降了 40% 到 60%。

针对批评，英伟达发言人告诉IEEE Spectrum，优化和模型改进“在六个月内已经实现了5倍的性能提升”，将DLSS 5从2026年3月预览版中的双GPU配置“扩展到发布时整个RTX 50系列产品线的单GPU配置”。预计在年底前还将推出更多型号更新。

DLSS 5 性能和帧速率

性能问题是图形技术创新发展史上的常见现象，例如2018年推出的实时光线追踪技术，该技术利用计算出的光线轨迹来照亮虚拟环境。据坎普曼称，这项技术也曾导致类似的性能大幅下降，但“随着新一代硬件的出现，性能得到了改善，现在即使在低端硬件上也能正常运行”。

不仅仅是帧率问题导致玩家们沮丧地摔手柄。像《生化危机：安魂曲》和《星空》这样的游戏早期对DLSS 5的预览也因造成“恐怖谷效应”而受到批评，这种效应使人物面部看起来夸张、过于华丽，而非照片级的真实感。

游戏美术师和一些开发者认为，这项技术通过应用统一的AI生成美学，损害了不同游戏的艺术完整性和独特性。“DLSS 5会强加各种视觉变化，从细微之处到宏观层面，都会破坏游戏精心调校的视觉连贯性、视觉意图和视觉识别度，”曾与育碧和暴雪合作的美术师卡拉·奥尔蒂斯说道，“这种做法粗暴地抹杀了美术团队多年的辛勤付出，因为它改变了团队努力实现的最终产品。”

英伟达表示，其目的并非取代艺术家的创作意图，而是提供一个可选的视觉质量工具，并配备各种开发者控制选项。“艺术家可以增强材质和光照的精细度，同时减少或禁用大范围的颜色变化。他们可以添加自定义蒙版来隔离特定的道具或资源组，并应用自定义光照调整，而不会改变周围环境，”英伟达发言人说道。这些功能使得艺术家能够实现“在实时渲染预算范围内难以实现的视觉目标”。

神经渲染仍然是芯片制造商的活跃研究领域。AMD和英特尔尚未在其 GPU 中实现类似 DLSS 5 的技术，但它们正在使用 AI 模型进行图像放大和帧生成。这两家公司以及苹果公司都将在未来的硬件中集成类似张量核心的矩阵数学加速器，以适应 AI 工作负载。

“这表明这些技术对未来该行业的发展至关重要，”Tom's Hardware 的 Kampman 说。

（来源：编译自IEEE）

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