Tin Tức
NVIDIA giới thiệu Neural Radiance Caching và các công nghệ đồ họa khác tại SIGGRAPH 2021
Phiên bản ảo năm nay của SIGGRAPH, hội nghị đồ họa máy tính ra mắt, đã chính thức kết thúc vào ngày hôm qua sau một vài ngày thông báo và các phiên họp.
Tại SIGGRAPH 2021, NVIDIA đã trình bày một số nghiên cứu mới nhất của mình về cách nâng cao đồ họa thời gian thực. Có thể cho rằng minh chứng thú vị nhất là Neural Radiance Caching, một kỹ thuật mới được thiết kế đặc biệt để chiếu sáng toàn cầu theo đường dẫn.
Neural Radiance Caching kết hợp phần cứng tăng tốc mạng liên kết của RTX (NVIDIA TensorCores) và phần cứng theo dõi tia (NVIDIA RTCores) để tạo ra một hệ thống có khả năng chiếu sáng toàn cầu hoàn toàn động hoạt động với mọi loại vật liệu, dù chúng có khuếch tán, bóng hoặc thể tích. Nó xử lý các kết cấu tỷ lệ nhỏ như bản đồ albedo, độ nhám hoặc vết lồi và tỷ lệ cho các môi trường ngoài trời, rộng lớn mà không yêu cầu cấu trúc dữ liệu phụ trợ cũng như tham số cảnh.
Kết hợp với thuật toán chiếu sáng trực tiếp hiện đại của NVIDIA, ReSTIR, Neural Radiance Caching có thể cải thiện hiệu quả hiển thị của chiếu sáng toàn cầu lên đến hệ số 100 — hai bậc độ lớn.
Trung tâm của công nghệ này là một mạng nơ-ron siêu nhỏ chạy nhanh hơn TensorFlow v2.5.0 tới 9x. Tốc độ của nó giúp bạn có thể đào tạo mạng trực tiếp trong quá trình chơi trò chơi để theo kịp nội dung động tùy ý. Trên cạc đồ họa NVIDIA RTX 3090, Neural Radiance Caching có thể cung cấp hơn 1 tỷ truy vấn chiếu sáng toàn cầu mỗi giây.
NVIDIA đã chia sẻ mã nguồn CUDA cho Neural Radiance Caching để các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể thử nghiệm thêm. Ngoài ra còn có một bài báo kỹ thuật chi tiết có sẵn để tìm hiểu nếu bạn muốn tìm hiểu toán học đằng sau công nghệ này.
Tuy nhiên, nó không phải là tất cả về ánh sáng. Các nhà nghiên cứu đồ họa của NVIDIA cũng đã nghiên cứu cái gọi là kết cấu trường phản xạ thần kinh, gọi tắt là NeRF-Tex, nhằm mục đích tạo mô hình các vật liệu phức tạp như lông thú, vải hoặc cỏ theo cách chính xác hơn.
Thay vì sử dụng các nguyên thủy đồ họa cổ điển để lập mô hình cấu trúc, chúng tôi đề xuất sử dụng một nguyên thủy thể tích linh hoạt được biểu diễn bằng trường phản xạ thần kinh (NeRF-Tex), cùng mô hình hóa hình học của vật liệu và phản ứng của nó với ánh sáng. Nguyên thủy NeRF-Tex có thể được khởi tạo trên một lưới cơ sở để tạo “kết cấu” cho nó với hình dạng kích thước trung bình và vi mô mong muốn. Chúng tôi điều kiện trường phản xạ trên các thông số do người dùng xác định để kiểm soát sự xuất hiện. Do đó, một kết cấu NeRF duy nhất chụp được toàn bộ không gian
của các trường phản xạ thay vì một cấu trúc cụ thể. Điều này làm tăng phạm vi xuất hiện có thể được mô hình hóa và cung cấp giải pháp để chống lại các hiện vật tạo kết cấu lặp đi lặp lại.
của các trường phản xạ thay vì một cấu trúc cụ thể. Điều này làm tăng phạm vi xuất hiện có thể được mô hình hóa và cung cấp giải pháp để chống lại các hiện vật tạo kết cấu lặp đi lặp lại.
Các tài liệu kỹ thuật liên quan có thể được tìm thấy ở đây. Để có minh họa trực quan về các dự án nghiên cứu đồ họa mới nhất của NVIDIA, bao gồm cả Neural Radiance Caching và NeRF-Tex, hãy xem đoạn phim bên dưới.
Kiều Gia Huy | Nguồn: wccftech.com
