NVIDIA показала технологию Neural Texture Compression, которая позволяет сократить потребление видеопамяти на 85%

На GDC NVIDIA рассказала, что нейронный рендеринг – это не только DLSS 5, но и способ сократить потребление видеопамяти на 85%

Вскоре после презентации DLSS 5 на GTC 2026 компания NVIDIA подробнее раскрыла тему нейронного рендеринга на отдельной технической сессии в рамках GDC 2026. В отличие от основной презентации, речь шла о практическом применении технологии и её влиянии не только на финальный рендеринг, но и на внутренние этапы обработки графики.

DLSS 5 – это лишь одна из составляющих нейронного рендеринга, работающая на этапе постобработки итогового изображения. В рамках GDC-сессии внимание было уделено другому подходу – использованию небольших нейросетей прямо внутри графического конвейера. Такие сети могут декодировать текстуры, обрабатывать материалы и снижать объём передаваемых данных. По сути, речь идёт о небольших специализированных нейронных модулях для отдельных задач, а не об одном «финальном фильтре».

Neural Texture Compression – снижение потребления VRAM до 970 МБ

Наиболее наглядным примером стала технология Neural Texture Compression (NTC). В демонстрационной сцене Tuscan Wheels объём используемой видеопамяти сократился с примерно 6,5 ГБ (при использовании традиционного сжатия BCN) до 970 МБ при сохранении близкого к оригиналу качества изображения.

При этом в том же бюджете памяти в 970 МБ технология NTC сохраняла больше деталей по сравнению с классическим блочным сжатием.

Такая оптимизация даёт ряд практических преимуществ:

• уменьшение размера установочных файлов и патчей;
• снижение нагрузки на канал загрузки;
• возможность использовать более детализированные ресурсы на том же оборудовании.

Neural Materials – оптимизация материалов

Ещё одним направлением стала технология Neural Materials, основанная на схожем принципе. Вместо хранения большого набора текстур и выполнения сложных вычислений BRDF, поведение материалов кодируется в компактное латентное представление (скрытое пространство) и затем восстанавливается небольшой нейросетью.

В демонстрации набор материалов с 19 каналами был сокращён до восьми, а рендеринг в разрешении 1080p ускорился в 1,4–7,7 раза в зависимости от сцены.

Важно отметить, что речь идёт не столько о создании новых визуальных эффектов, сколько о более эффективном хранении и обработке уже существующих данных. Такой подход позволяет снизить нагрузку на систему без потери качества.

У нейронного рендеринга есть свои преимущества

После анонса DLSS 5 технология вызвала неоднозначную реакцию: часть пользователей и разработчиков выразили опасения, что активное использование ИИ может привести к унификации визуального стиля игр или вмешательству в художественное направление проектов.

Новая технология сразу же получила неофициальное обозначение «AI slop». Компания NVIDIA ответила на эту критику, отметив, что DLSS 5 сохранит художественный стиль игр благодаря настройкам для каждой сцены.

Судя по демонстрации на GDC, основной акцент можно было бы сделать на практических преимуществах нейронного рендеринга – таких как снижение потребления VRAM, улучшение качества текстур и оптимизация графического конвейера – вместо того, чтобы фокусироваться на технологиях, способных заметно изменить итоговое изображение.

В текущем виде нейронный рендеринг выглядит особенно перспективным как инструмент оптимизации: он позволяет повысить качество и производительность без радикального изменения визуального стиля игр, что может оказаться более востребованным среди разработчиков и игроков.