英伟达将DLSS 10设想为与游戏引擎连接的完整神经渲染系统

英伟达早在 2018 年就发布了 DLSS（深度学习超级采样的简称），作为一种全新的视频渲染技术。随着每一次迭代，DLSS 都在不断进化，英伟达设想未来的 DLSS 10 可以利用 AI 处理渲染的方方面面。

在最近由 Digital Foundry 主办的 AI Visuals 圆桌会议上，英伟达应用深度学习研究副总裁布莱恩-卡坦扎罗（Bryan Catanzaro）被问及他对 DLSS 的未来以及机器学习可以解决的问题领域的看法。对此，他表示：

我不相信人工智能会以这样一种方式来制作游戏：你只需写一段关于制作赛博朋克游戏的文字，然后就会出现像《赛博朋克2077》那样优秀的游戏。我确实认为，比方说，在遥远的未来，DLSS 10 将成为一个完全的神经渲染系统，以不同的方式与游戏引擎对接，正因为如此，它才会更加身临其境，更加美轮美奂。

他提到了过去一个由神经网络渲染并由游戏引擎驱动的实时演示：

早在 2018 年的 NeurIPS 大会上，我们就制作了一个非常酷的演示，展示了一个完全由神经网络渲染，但由游戏引擎驱动的。

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所以，基本上，我们所做的是使用游戏引擎生成关于事物位置的信息，然后将其作为神经网络的输入，神经网络将完成所有的渲染，所以它基本上负责渲染过程的每一部分。在 2018 年让它实时运行是一件很有远见的事情。

卡坦扎罗说，渲染后的游戏画质与《赛博朋克2077》相差甚远，但他认为"从长远来看，这将是图形行业的发展方向"。

我们将在图形处理过程中越来越多地使用生成式人工智能。其原因与人工智能的其他应用一样，我们通过观察庞大的数据集，能够学习到比自下而上手动构建算法复杂得多的功能。

虽然英伟达对未来 DLSS 版本的愿景很诱人，但我们离它成为现实还很遥远。目前，我们只能使用上周推出的 DLSS 3.5。该公司将其称为"光线构建"（Ray Construction），这是一种基于超级计算机的人工智能方法，用于改进游戏中的光线追踪图像，与当前使用手工调整去噪器的方法形成鲜明对比。

来源：Wccftech