На GTC 2026 NVIDIA вновь представила технологию Neural Texture Compression (NTC), основанную на машинном обучении для эффективного хранения текстур. NTC сжимает данные в латентные признаки, восстанавливаемые нейросетью, обещая высокую степень сжатия и поддержку каналов. — wccftech.com
В ходе сессии GTC 2026 под названием “Введение в нейронный рендеринг“ компания NVIDIA вновь продемонстрировала свою технологию нейронного сжатия текстур (Neural Texture Compression, NTC).
Технология нейронного сжатия текстур была впервые представлена почти три года назад и доступна через SDK с начала 2026 года, однако до сих пор ни один разработчик игр ее не использовал. Возможно, именно поэтому NVIDIA снова воспользовалась возможностью, чтобы объяснить ее потенциальные преимущества.
Старший инженер DevTech Алексей Бекин описал нейронное сжатие текстур как подход машинного обучения для более эффективного хранения текстур. Вместо прямого хранения каждого текселя NTC сжимает текстуру в компактные выученные латентные признаки, которые улавливают ее основную визуальную информацию. Во время выполнения небольшая нейронная сеть, работающая на GPU, восстанавливает значения текселей из этих признаков, вычисляя их по требованию, а не загружая большие текстуры из памяти. Важно отметить, что NTC не является генеративным; оно детерминировано. Это означает, что оно восстанавливает одну и ту же текстуру каждый раз.
Система состоит из двух компонентов. Латентная текстура — это значительно уменьшенное представление исходного ресурса, где каждый тексель хранит вектор признаков, описывающий свойства материала, а не конечный цвет. Чтобы обеспечить возможность восстановления мелких деталей, к UV-координатам применяется позиционное кодирование перед тем, как они достигнут декодера, тем самым внедряя пространственную информацию высокой частоты, которая помогает сети точно восстанавливать резкие детали и повторяющиеся узоры, которые в противном случае были бы утеряны в сжатом представлении.
Обучение работает как стандартный цикл нейронной оптимизации: сеть принимает позиционно закодированные UV-координаты плюс латентный код, создает реконструкцию, сравнивает ее с исходной текстурой в качестве эталона, вычисляет ошибку реконструкции и итеративно обновляет как веса MLP, так и латентный код до тех пор, пока результат не сойдется к точному воспроизведению исходного материала.
Нейронное сжатие текстур от NVIDIA предлагает три структурных преимущества по сравнению с традиционными форматами, такими как широко используемый BCN:
- Более высокие коэффициенты сжатия: значительно больше данных текстур помещается в том же объеме видеопамяти.
- Поддержка большого количества каналов: сложные ресурсы с множеством упакованных каналов материалов (нормали, шероховатость, альбедо, AO и многое другое в одном наборе материалов) сжимаются чисто, без необходимости разделения или упрощения данных.
- Практическая экономия места для хранения и пропускной способности: меньший объем на диске означает меньшие размеры установок игр, меньшие патчи и более быструю загрузку.
Бекин продемонстрировал демонстрационную сцену Tuscan Villa, где NTC позволило сократить использование VRAM на 85% (970 МБ) по сравнению с текстурами, сжатыми обычным BCN (которые потребляли 6,5 ГБ VRAM). Это будет очень полезно для игр со сценами, интенсивно использующими VRAM, но нейронное сжатие текстур также можно использовать для повышения качества текстур при сохранении того же бюджета VRAM, избегая типичных артефактов сжатия, вызванных BCN.
По словам инсайдера Kepler_L2, Sony может использовать нейронное сжатие текстур (которое, несмотря на разработку NVIDIA, также поддерживается оборудованием AMD и Intel) для уменьшения размеров установок игр для PlayStation 6, сохраняя при этом затраты на уровне 1 ТБ SSD.
SDK NTC, находящийся в бета-версии, доступен на этой странице GitHub.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Alessio Palumbo