AMD将展示神经纹理块压缩技术 减少游戏体积

AMD将展示神经纹理块压缩技术 减少游戏体积 利用神经网络，纹理（罪魁祸首之一）将被压缩，以减少数据大小。AMD还承诺“不变的运行时执行”将帮助开发人员轻松地将这项技术集成到他们的游戏中。更多细节将在下周发布，不过，不难想象，它与英伟达在SIGGRAPH 2023上发布的神经压缩技术不会有太大区别。以下是英伟达技术的基本概览：“为了应对渲染领域不断追求的逼真感所带来的纹理数据增长以及随之而来的存储和内存需求增加的问题，我们提出了一种新颖的神经压缩技术，专门针对材质纹理进行压缩。该技术使用低比特率压缩，可以解锁额外的两个细节层次（即16倍于原有纹理的纹素数量），并且图像质量优于现今先进的图像压缩技术，例如AVIF和JPEG XL。同时，我们的方法支持按需进行实时解压缩，并具有类似于GPU上块纹理压缩的随机访问功能，从而可以在磁盘和内存中进行压缩。这种方法的核心思想是将多个材质纹理及其Mipmap链一起压缩，然后使用针对每种材质进行优化的小型神经网络进行解压缩。最后，我们使用定制的训练实现方法来实现实用的压缩速度，其性能比PyTorch等通用框架高出一个数量级。” ... PC版： 手机版：

：提高任何大小图像的分辨率

：提高任何大小图像的分辨率 该项目使用了一个预训练的扩散模型，这个模型已经学习了如何生成高分辨率的图像。 通过这种方式，他们的方法可以从一个低分辨率图像生成一个高分辨率图像，而不需要任何关于图像内容的先验知识。非常适合用于真实世界的图像超分辨率任务。 1、使用一个名为"时间感知编码器"的工具，这个工具可将低分辨率图像转换为一个特征表示。这个特征表示包含了图像的重要信息，但是它的大小是固定的，不受图像分辨率的影响 在不改变预训练的合成模型的情况下，实现有前景的恢复结果，从而保留生成的先验并最小化训练成本。 2、使用一个名为"特征包装模块"的工具，这个工具可以将特征表示转换为一个高分辨率图像。这个工具可以通过调整一个参数来平衡生成图像的质量和保真度。 3、使用一个名为"渐进式聚合采样策略"的工具，这个工具可以生成任意大小的高分辨率图像。这个工具通过在不同的尺度上应用扩散模型，然后将结果聚合在一起，来生成高分辨率图像。

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英伟达RTX视频超分辨率技术将于2月推出

英伟达RTX视频超分辨率技术将于2月推出 英伟达宣布了面向网页视频浏览的 RTX 视频超分辨率技术。据悉，该技术利用 AI 学习技术来提高在 GeForce RTX 30 和 40 系列显卡上通过Chrome 和Edge 浏览器流式传输的任何视频的质量，预计将于2月推出。同时，后续更新版本将支持 RTX 20 系列显卡 届时，拥有4K显示的用户只需最新的驱动即可体验该技术