Разработана технология, способная снять нагрузку на VRAM в современных играх

На горизонте — настоящая революция в обработке игровых текстур. Энтузиасты представили демонстрации технологии Neural Texture Compression (NTC) — нейросетевого сжатия текстур, которое обещает не только экономию видеопамяти, но и улучшение качества изображения. Эта разработка, созданная при участии NVIDIA, Intel и Microsoft, может кардинально изменить правила игры в графике.

Стандартные методы вроде блочного сжатия (block compression) не справляются без потерь — выигрывая в объеме, они жертвуют качеством. NTC предлагает другой подход: каждую текстуру «обслуживает» компактная нейросеть, индивидуально обученная под конкретный материал в сцене. Эта сеть умеет восстанавливать изображение высокого качества из сверхсжатого формата — не хуже традиционных методов, а иногда и лучше.

Команда Compusemble провела тестирование демоверсий NTC от Intel и NVIDIA — результаты оказались более чем многообещающими. В сцене от Intel текстуры, обработанные с помощью нейросетевого сжатия, визуально превосходили по чёткости и реалистичности вариант с классическим блочным сжатием и были максимально близки к несжатому оригиналу. Демонстрация от NVIDIA, в свою очередь, наглядно показала, насколько сильно можно сократить объём графических данных без ощутимой потери качества: текстуры занимавшие изначально 272 МБ, после традиционного сжатия уменьшились до 98 МБ, а с применением NTC — всего до 11.4 МБ. При этом изображение, восстановленное нейросетью, визуально практически не отличалось от оригинала.

Пока что NTC остаётся на стадии успешного прототипа — ни одна коммерческая игра её ещё не использует. Но демонстрации показывают, что система работает, а потенциал у неё огромный. В условиях дефицита VRAM на массовых видеокартах или при игре в высоком разрешении — такой подход может стать спасением для разработчиков и игроков. Если интеграция пойдёт по плану, уже в ближайшие годы мы можем увидеть первые проекты, использующие NTC для создания визуально богатых, но технически оптимизированных миров.