Hình ảnh: NVIDIA
NVIDIA đã phát triển một kỹ thuật nén mới gọi là “Nén kết cấu thần kinh” (NTC) mang lại mức chất lượng gần với những gì được thấy trong các nội dung tham chiếu, không nén, theo một tính năng Nghiên cứu mới của NVIDIA có tiêu đề “Ngẫu nhiên-Truy cập nén thần kinh của kết cấu vật liệu. Theo một hình ảnh so sánh mà các nhà nghiên cứu của NVIDIA đã chia sẻ, NTC cung cấp độ phân giải cao hơn gấp 4 lần so với phương pháp cao BC (nén khối), bản thân phương pháp này khá gọn gàng, nhưng điều đáng chú ý hơn nữa là nó có thể thực hiện điều này trong khi sử dụng 30% bộ nhớ ít hơn. Có thể tìm thấy nhiều so sánh hơn về phương pháp nén mới, có thể hoặc không dành riêng cho GPU GeForce trong tương lai, tại đây.
Từ bản tóm tắt Nghiên cứu NVIDIA:
Sự tiến bộ liên tục của thuyết ảnh chân thực trong kết xuất đi kèm với sự tăng trưởng về dữ liệu kết cấu và do đó, làm tăng nhu cầu lưu trữ và bộ nhớ. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất một kỹ thuật nén thần kinh mới được thiết kế đặc biệt cho kết cấu vật liệu. Chúng tôi mở khóa thêm hai cấp độ chi tiết, tức là, nhiều tex hơn 16 lần, sử dụng nén tốc độ bit thấp, với chất lượng hình ảnh tốt hơn các kỹ thuật nén hình ảnh nâng cao, chẳng hạn như AVIF và JPEG XL. Đồng thời, phương pháp của chúng tôi cho phép giải nén theo yêu cầu, thời gian thực với quyền truy cập ngẫu nhiên tương tự như nén kết cấu khối trên GPU, cho phép nén trên đĩa và bộ nhớ.
Ý tưởng chính đằng sau phương pháp của chúng tôi là nén nhiều kết cấu vật liệu và chuỗi mipmap của chúng lại với nhau, đồng thời sử dụng một mạng thần kinh nhỏ, được tối ưu hóa cho từng vật liệu, để giải nén chúng. Cuối cùng, chúng tôi sử dụng triển khai đào tạo tùy chỉnh để đạt được tốc độ nén thực tế, có hiệu suất vượt qua hiệu suất của các khung chung, như PyTorch, theo một mức độ lớn.
Hình ảnh: NVIDIA
Tham gia thảo luận về bài đăng này trên diễn đàn của chúng tôi…
