AMD將展示神經(jīng)紋理塊壓縮技術(shù) 減少游戲體積

近日推主GPU Open在X上發(fā)推透露，AMD工程師S. Fujieda和T. Harada將在下周的第35屆歐洲圖形渲染研討會上介紹一種神經(jīng)紋理塊壓縮技術(shù)（neural texture block compression），主要目標(biāo)是大幅度減小不斷增長的游戲體積。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，紋理（罪魁禍首之一）將被壓縮，以減少數(shù)據(jù)大小。AMD還承諾“不變的運行時執(zhí)行”將幫助開發(fā)人員輕松地將這項技術(shù)集成到他們的游戲中。

更多細節(jié)將在下周發(fā)布，不過，不難想象，它與英偉達在SIGGRAPH 2023上發(fā)布的神經(jīng)壓縮技術(shù)不會有太大區(qū)別。

以下是英偉達技術(shù)的基本概覽：

“為了應(yīng)對渲染領(lǐng)域不斷追求的逼真感所帶來的紋理數(shù)據(jù)增長以及隨之而來的存儲和內(nèi)存需求增加的問題，我們提出了一種新穎的神經(jīng)壓縮技術(shù)，專門針對材質(zhì)紋理進行壓縮。

該技術(shù)使用低比特率壓縮，可以解鎖額外的兩個細節(jié)層次（即16倍于原有紋理的紋素數(shù)量），并且圖像質(zhì)量優(yōu)于現(xiàn)今先進的圖像壓縮技術(shù)，例如AVIF和JPEG XL。

同時，我們的方法支持按需進行實時解壓縮，并具有類似于GPU上塊紋理壓縮的隨機訪問功能，從而可以在磁盤和內(nèi)存中進行壓縮。這種方法的核心思想是將多個材質(zhì)紋理及其Mipmap鏈一起壓縮，然后使用針對每種材質(zhì)進行優(yōu)化的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行解壓縮。最后，我們使用定制的訓(xùn)練實現(xiàn)方法來實現(xiàn)實用的壓縮速度，其性能比PyTorch等通用框架高出一個數(shù)量級?！?