Nvidia は、ビデオ ゲームにおける人工知能の利点をすべて確認する絶好の機会である DLSS のバージョン 2.0 をリリースします。
ビデオゲームでは、AI についてよく耳にします。それは私たちが時々、しばしば間違って、単純なプレイアブルではないキャラクターに付ける名前にさえなるほどです。こちらの動きに相手が反応する格闘ゲームでは、「人工知能」とのつながりが早いと言わざるを得ません。
しかし、私たちがキャラクターに帰しているこのような知能を超えて、AI はゲーム自体の作成や表示においても、さまざまな用途に活用できます。私たちは時々、人工知能について、ランダムなレンガによって環境を生成する手続き型生成アルゴリズムを認定するために語ることがありますが、それは常に間違っています。しかし、AI はさらに、ゲームのグラフィックスを向上させることさえできます。
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AI が GPU を救う
たとえば、Nvidia は 3 月 23 日に DLSS 2.0 テクノロジーを発表したばかりです。これは、その名前が示すように、2018 年から RTX カードに搭載されている DLSS の後継です。アップスケーリングAI を使用してゲームのグラフィック品質とその流動性を向上させます。
これを実現するために、Nvidia はグラフィックス カードの新しい「テンソル」コアを利用して人工知能専用の計算を実行し、(ポリゴンの生成用の) CUDA コアをサポートしています。これを行うために、GPU は低解像度の画像の生成に集中します。高級化されたDLSS が要求する定義に含まれています。言い換えれば、2K でレンダリングされたゲームは最小限の損失で 4K で表示できるため、グラフィックス カードがより多くの計算を実行できるため、より高い流動性が得られます。
損失を最小限に抑えるために、アルゴリズムは問題のゲームの画像を使用してトレーニングされ、テクスチャを認識して最終的な高解像度でのレンダリング用にテクスチャを生成します。
DLSS 2.0 が可能性を広げる
この機能は理論的には非常に興味深いものですが、それでもゲームごとに AI を生成する必要があります。結果: 互換性のあるゲームは両手で数えられるほどです。
DLSS 2.0 により、Nvidia はすべてのゲームに 1 つのネットワークのみを使用することで可能性を広げます。これに加えて、開発者によって広く使用されているエンジンである Unreal Engine 4 との統合や、DLSS 2.0 の使用がさらに早く普及するはずです。結果自体がそれを物語っています。
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からアップスケーリングますます賢くなる
アップスケーリングが新しいことではないとしても、結果を改善するためにそれを人工知能にリンクするという事実は比較的最近のことであり、Nvidia がパフォーマンスを向上させるために行うか、一部のファンがゲームの魅力を再発見するために行うように、ビデオ ゲームに新しい命を吹き込むことが可能になります。往年のゲームの素晴らしさ。
これは、たとえば、レマコ HD モードを備えたファイナルファンタジー 7 や、モグリ モードを備えたファイナルファンタジー 9 の場合に当てはまります。後者の場合、ファンは DLSS と同じ方法でニューラル ネットワークをトレーニングしましたが、画像と芸術作品多かれ少なかれ似た世界を持つゲーム (ドラゴンエイジ、ウィッチャーなど)。この方法で AI をトレーニングしたことにより、初代 PlayStation 用に 640 x 480 ピクセルで設計された元のゲームの 674 の設定を HD で復元することができました。
PC 版の「リマスター」バージョンと比較すると、スプライトキャラクターは修正されており、Moguri Mod はバージョンからそのままのようです次世代。
PC とコンソールの未来
Microsoftはすでに自社コンソール向けに同様の技術について言及しているため、この考えはさらに進んでいる。 Microsoft は、DirectML テクノロジを使用することで、損失を削減しながらゲームの定義を 4 倍にすることができると主張しています。 Forza Horizon 3 では、DirectML と DirectX 12 のおかげでリアルタイムで 1080p から 4K に移行する例が示されました。
私たちは今、実際に乗ってどのようになるのかを待っています。Xboxシリーズでは、見苦しいアーティファクトを追加することなく、解像度と 1 秒あたりの画像数が向上することを願っています。
Chiyoye