近日推主GPU Open在X上發(fā)推透露，AMD工程師S. Fujieda和T. Harada將在下周的第35屆歐洲圖形渲染研討會上介紹一種神經紋理塊壓縮技術（neural texture block compression），主要目標是大幅度減小不斷增長的游戲體積。

利用神經網絡，紋理（罪魁禍首之一）將被壓縮，以減少數據大小。AMD還承諾“不變的運行時執(zhí)行”將幫助開發(fā)人員輕松地將這項技術集成到他們的游戲中。

更多細節(jié)將在下周發(fā)布，不過，不難想象，它與英偉達在SIGGRAPH 2023上發(fā)布的神經壓縮技術不會有太大區(qū)別。

以下是英偉達技術的基本概覽：

“為了應對渲染領域不斷追求的逼真感所帶來的紋理數據增長以及隨之而來的存儲和內存需求增加的問題，我們提出了一種新穎的神經壓縮技術，專門針對材質紋理進行壓縮。

該技術使用低比特率壓縮，可以解鎖額外的兩個細節(jié)層次（即16倍于原有紋理的紋素數量），并且圖像質量優(yōu)于現今先進的圖像壓縮技術，例如AVIF和JPEG XL。

同時，我們的方法支持按需進行實時解壓縮，并具有類似于GPU上塊紋理壓縮的隨機訪問功能，從而可以在磁盤和內存中進行壓縮。這種方法的核心思想是將多個材質紋理及其Mipmap鏈一起壓縮，然后使用針對每種材質進行優(yōu)化的小型神經網絡進行解壓縮。最后，我們使用定制的訓練實現方法來實現實用的壓縮速度，其性能比PyTorch等通用框架高出一個數量級?！?