На конференции GDC 2025 компания Nvidia представила технологию Neural Texture Compression, которая позволяет сжимать текстуры с 6,5 ГБ до 970 МБ без потери качества. Видеопамять всегда была узким местом, особенно для тех, кто не может позволить себе флагманские видеокарты. Теперь нейросети встраиваются в сам процесс рендеринга, а не работают поверх готового кадра, как это делает DLSS. Это решение в духе оптимизации: эффективность там, где раньше просто добавляли мощное «железо».
Технология интегрирована непосредственно в процесс создания изображения. Нейросети декодируют сжатые текстуры в реальном времени, прямо в процессе формирования кадра. Это принципиальное отличие от DLSS, который улучшает уже отрисованное изображение. Neural Texture Compression действует на уровне загрузки и обработки текстурных данных, обеспечивая экономию памяти без потери визуальной детализации.
Сокращение использования видеопамяти почти на 85% это возможность для среднебюджетных видеокарт работать на высоких настройках. Для российской аудитории, где видеокарты часто стоят значительных денег, это может стать переломным моментом. Больше не нужно выбирать между детализацией и плавностью: технология позволяет разработчикам создавать богатые визуальные миры без наращивания требований к VRAM.
Представители компании отметили: при одинаковом лимите в 970 МБ нейрокомпрессия даёт более высокую детализацию, чем традиционные методы сжатия. По их словам, это позволяет разработчикам предлагать более насыщенный визуальный опыт без увеличения размера патчей: важное преимущество для тех, у кого скорость интернета оставляет желать лучшего.
Тестовый сценарий показал снижение потребления видеопамяти на 85% и ускорение рендеринга в разрешении 1080p от 1,4 до 7,7 раз при использовании технологии Neural Materials. В примере 19-канальный материал был оптимизирован до 8 каналов. Принцип прост: вместо того чтобы хранить все промежуточные слои, нейросеть восстанавливает их на лету.
Внедрение NTC и Neural Materials нацелено на оптимизацию размеров игр и патчей, снижение требований к VRAM и возможность использовать высокодетализированные ассеты без вмешательства ИИ в процесс дизайна. Это может снизить барьер входа для небольших студий: тех, кто не может позволить себе большие команды художников для создания текстур под разные уровни детализации. Для широких слоёв игроков это означает доступность современных графических решений без необходимости в дорогостоящем апгрейде.
Ожидается, что Nvidia продолжит интегрировать нейросетевые решения в свои инструменты разработки, расширяя поддержку различных платформ. Разработчики уже могут планировать внедрение технологии в будущие проекты, учитывая экономию ресурсов и повышение визуального качества. История развития компьютерной графики показывает, как технологии адаптируются к реальным потребностям пользователей, делая высокое качество доступнее.
