Que tal esta para um incidente crossover? Alex Battaglia recentemente organizou uma discussão em mesa-redonda sobre IA e o porvir dos gráficos de jogos, partilhando o palco com representantes do obreiro de GPUs Nvidia, dos produtores do Cyberpunk 2077 CD Projekt RED e da comunidade do subreddit PCMR. A conversa ocorre na véspera do lançamento do Cyberpunk 2077 2.0 e da expansão Phantom Liberty do jogo, que apresenta uma gama recém-expandida de tecnologias, incluindo ray reconstruction DLSS 3.5.
É uma conversa fascinante que vale a pena testemunhar na íntegra através do vídeo incorporado aquém, mas gostaria de explorar um paisagem da conversa que achei particularmente interessante: a teoria de que, enquanto técnicas de redimensionamento de imagem e geração de framea podem ser vistas porquê muletas usadas pelos produtores para evitar o trabalho de otimização, vista de outra forma, são ferramentas que permitem que os visuais alcancem alturas que de outra forma não seriam possíveis.
Jakub Knapik da CDPR faz o ponto de forma bastante grandiloquente ao confrontar os gráficos com o ray tracing do Cyberpunk com os de Big Hero 6, o lançamento de 2014 que foi um dos primeiros filmes animados com ray tracing – e outro projeto que renderiza uma cidade densa em muitas de suas cenas. Renderizar cada frame do filme levou várias horas, mas menos de uma dezena depois, as placas gráficas para consumidores são capazes de renderizar uma cena com aproximadamente a mesma dificuldade gráfica no Cyberpunk 2077 a 60 frames por segundo.
- 00:00:00 Introdução
- 00:01:10 Quando começou o projeto DLSS 3.5 Ray Reconstruction e porquê?
- 00:04:16 Porquê conseguiram fazer funcionar o DLSS 3.5 Ray Reconstruction?
- 00:06:17 Porquê foi integrar o DLSS 3.5 no Cyberpunk 2077?
- 00:10:21 Quais são as novas entradas de jogo para o DLSS 3.5?
- 00:11:25 O DLSS 3.5 pode ser usado em títulos de ray tracing híbridos e não exclusivamente nos de ray tracing?
- 00:12:41 Qual é o orçamento de desempenho fim para o DLSS 3.5?
- 00:14:10 O DLSS é uma muleta para uma má otimização de desempenho em jogos de PC?
- 00:20:19 O que torna a machine learning especificamente útil para a redução de rumor?
- 00:24:00 Por que o nome DLSS é um pouco confuso?
- 00:27:03 O que a novidade redução de rumor permitiu para a visão gráfica do Cyberpunk 2077?
- 00:32:10 A Nvidia continuará a focar no desempenho sem o DLSS nas resoluções nativas?
- 00:38:26 O que motivou a mudança interna na Nvidia para se alongar do DLSS 1.0 e seguir o DLSS 2.0?
- 00:43:43 O que você pensa sobre os mods de DLSS para jogos que não têm DLSS?
- 00:49:52 Para onde pode a machine learning ir no porvir para jogos além do DLSS 3.5?
É um progresso incrível e só é provável graças a esses muitos ‘truques’ – redimensionamento de imagem, geração de quadros e agora Ray Reconstruction – juntamente com um progresso significativo em termos de hardware que acelera muitas partes do pipeline de ray tracing.
Porquê Jakub diz, basicamente qualquer coisa que permita um desempenho maior pode ser considerada uma aldrabice da mesma forma – mesmo tecnologias básicas porquê o nível de pormenor (LOD), que simplifica a geometria distante para forrar desempenho – portanto o que realmente importa é porquê essas ferramentas são usadas.
Porquê vimos em Immortals of Aveum, é provável talvez depender excessivo da reconstrução de imagem, que exibiu uma imagem excessivamente suave em consolas e altos requisitos de hardware no PC… enquanto Starfield não utilizou todas as ferramentas disponíveis, chegando sem suporte DLSS ou XeSS e com desempenho subalterno em placas gráficas Nvidia e Intel.
Porquê Bryan e Jacob mencionam, o desenvolvimento desses tipos de tecnologias diz reverência a ser mais inteligente na forma porquê se renderiza cada frame e, embora possa ter diferenças na forma porquê os produtores utilizam eficazmente as tecnologias disponíveis para eles, o objetivo é permitir tanto aos produtores quanto aos utilizadores finais depreender um bom estabilidade entre desempenho e fidelidade.
Há muito mais discutido do que tenho tempo para deter cá – incluindo o desenvolvimento de diferentes versões do DLSS, porquê as melhorias na redução de rumor afetaram o desenvolvimento da arte do Cyberpunk e reflexões mais gerais sobre o que o machine learning poderia ser usado nos gráficos de jogos além do DLSS 3.5.
Tudo é fascinante, por isso confere o vídeo incorporado aquém. Embora haja um componente visual, achei que a conversa também funcionou muito porquê um podcast exclusivamente de áudio, portanto, se quiseres uma discussão de uma hora para escoltar enquanto conduzes ou fazes tarefas domésticas, também tem essa opção.
Obrigado ao Bryan, Jakub, Jacob e Pedro por se juntarem a nós para esta conversa, e evidente, fiquemd connosco para mais informações sobre os gráficos do Cyberpunk 2077: Phantom Liberty. Vamos indagar com mais pormenor as inovações do DLSS 3.5 apresentadas na versão 2.0 do Cyberpunk e, evidente, vamos examinar as versões para PlayStation 5 e Xbox Series do jogo em breve.
Porquê jornalista experiente e repórter premiado, é uma satisfação trazer esse glosa sobre o DLSS 3.5 e Cyberpunk 2077 Phantom Liberty. Nessa mesa-redonda, que reuniu profissionais renomados da indústria de jogos e computação gráfica, foram discutidos diversos aspectos fascinantes sobre o porvir dos gráficos de PC.
Um dos pontos que chamou minha atenção foi a teoria de que técnicas porquê o redimensionamento de imagem e a geração de quadros podem ser vistas tanto porquê muletas para evitar a otimização quanto porquê ferramentas que possibilitam visuais incríveis. O exemplo oferecido por Jakub Knapik da CDPR, comparando os gráficos do Cyberpunk com os de Big Hero 6, mostrou o progressão impressionante que tivemos em poucos anos.
É importante ressaltar que todas essas tecnologias, incluindo o DLSS 3.5, são resultado de um progresso notável não exclusivamente em hardware, mas também em termos de perceptibilidade na forma porquê cada frame é renderizado. Essas ferramentas têm o objetivo de permitir que produtores e jogadores alcancem um estabilidade entre desempenho e fidelidade visual.
Nessa discussão, também foram abordados temas porquê redução de rumor, desenvolvimento porvir do machine learning para jogos e outros avanços que ainda estão por vir. Infelizmente, não posso deter todos os detalhes cá, mas convido você a testemunhar ao vídeo completo para obter informações mais aprofundadas.
Agradeço aos participantes da mesa-redonda por dividirem seus conhecimentos e espero que essa discussão agregue valor e inspire todos a escoltar de perto o porvir dos gráficos de PC. Volte sempre para mais informações sobre o Cyberpunk 2077 e suas inovações, pois em breve traremos análises detalhadas das novidades apresentadas.
🎮✨🖥️