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當(dāng)游戲98%的畫面由AI生成,我們到底是在玩游戲還是玩AI?

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最近,小雷在網(wǎng)上刷視頻,偶然看到這樣一條截圖:



(圖源:youtube)

這是從卡普空新作《識質(zhì)存在》的測試Demo中截取出來的片段,這張游戲截圖相當(dāng)模糊,仿佛像是將一張正常的游戲截圖,用微信來回傳了二十多遍后帶有“電子包漿”的網(wǎng)圖。

不得不說,雖然糊得沒眼看,游戲的場景還算是勉強(qiáng)看得清的,人物、背景、場地都還算能識別。

但是,如果告訴你,這游戲的內(nèi)部實(shí)際渲染分辨率是38x22呢?

這位大神使用了dlsstweaks修改軟件,將22p的畫面效果經(jīng)由英偉達(dá)最新的dlss4.5,搭載了第二代transform模型算法的超分技術(shù)上采樣到了4k。



(圖源:youtube)

而原像素,大概占據(jù)這么一小塊。

無獨(dú)有偶,還有一個(gè)更加極限的場景:在小黑盒上,有玩家使用《巫師3》這款游戲超分生成進(jìn)行上采樣,它的原像素是多少呢?是16x9,沒錯(cuò),不是16:9而是16x9,這意味著整個(gè)屏幕像素?cái)?shù)量只有144塊。直接觀看,看起來像是某些博物館上展出的抽象主義作品,如果沒有周邊的ui,很難讓人知道這是一款游戲。



(圖源:小黑盒)

而在dlss4.5的加持下,這款游戲的畫面是這樣的。



(圖源:小黑盒)

雖說依舊模糊,但它起碼能清晰地分辨出人物與背景的位置關(guān)系,有點(diǎn)類似近視眼沒戴眼鏡時(shí)的效果,這樣的畫面技術(shù)著實(shí)讓人汗顏。

曾幾何時(shí),超分辨率還是一個(gè)飽受爭議的話題,2018年首次搭載的dlss1的超分質(zhì)量也難以給出讓人信服的答復(fù)。然而到了近幾年,幾乎99%的2a或者3a游戲都至少采用了dlss,fsr,xess此類超采樣技術(shù)的一種或多種。



(圖源:youtube)

而在幾個(gè)月前的ces展會上,英偉達(dá)正式公布了dlss4.5,帶來了第二代的Transfromer模型與高達(dá)6X幀生成技術(shù)。

我們暫且拋開最開始圖上那些用修改工具做出來的極端情景,就單純使用官方允許的最大化設(shè)置。在同時(shí)開啟DLSS超級性能檔+6X幀生成的情況下,一款游戲在4K300FPS超高分辨率和超高幀率運(yùn)行的游戲,其內(nèi)部實(shí)際渲染的畫面只有720P+50FPS。拋開超分超幀所需的計(jì)算量不談,游戲背后的實(shí)際計(jì)算量僅有原生畫面的1.85%。也就是說,游戲98%的畫面是由AI生成的。

暫不論“我們是在玩游戲還是玩AI”這種忒修斯之船的哲學(xué)問題,但我們能清晰地看到,延續(xù)了40余年的圖形技術(shù)正在迎來一次深刻的變革。

若要理解這深刻的變革,不妨從那場變革最開始的源頭說起。

最早起家ai圖形技術(shù)的英偉達(dá)

在2018年的德國科隆展上,NVIDA正式發(fā)布了20系游戲顯卡。除了常規(guī)的性能升級外,此次20系顯卡還帶來全新的硬件光線追蹤技術(shù)以及專屬的ai計(jì)算單元tensor core。配合這款專屬的ai計(jì)算單元的是首代深度學(xué)習(xí)超采樣(Deep Learning Super Sampling,簡稱dlss)。



(圖源:NVDIA)

在最開始,這類超采樣技術(shù)是為了彌補(bǔ)20系顯卡同期帶來的光線追蹤的不足——因?yàn)槭鞘状窝邪l(fā)此類技術(shù),導(dǎo)致開啟光追后的游戲幀數(shù)暴跌,此時(shí)就需要通過降低分辨率來降低渲染壓力。而又想要保證畫面質(zhì)量,因此dlss便應(yīng)運(yùn)而生。

dlss借助其ai單元,由預(yù)先訓(xùn)練好的模型,在分辨率降低后空出的地方“猜測”像素進(jìn)行填充(與現(xiàn)今的ai語言大模型相當(dāng)相似)。

然而,初代的dlss的實(shí)際落地表現(xiàn)并不好,雖說已經(jīng)比降級直出的要好上不少,但仍然存在模糊嚴(yán)重的問題。同時(shí),與現(xiàn)在的隨意調(diào)整渲染倍率的現(xiàn)代超分方案不同,你只能在固定的分辨率下以固定的縮放形式輸出,還需要針對每一款不同的游戲分別進(jìn)行模型訓(xùn)練……總之,玩家們并不買賬。

而在大約一年半后,英偉達(dá)推出了dlss2.0,這次的技術(shù)進(jìn)步相當(dāng)大,同時(shí)也奠定了現(xiàn)代AI超分技術(shù)的基礎(chǔ)。這次的模型升級為CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型,不僅模型生成速度達(dá)到了上代的2倍,還能夠從多個(gè)歷史幀中提取向量、深度等數(shù)據(jù)作為畫面參考,還帶來了質(zhì)量、平衡、性能三個(gè)超分辨率擋位,性能擋位能夠從1080p四倍上采樣到4k,而質(zhì)量模式甚至已經(jīng)接近了原生畫面的水平。

此后,dlss2.X也在不斷更新,每一次版本迭代都讓畫面質(zhì)量更上一層。也是在此時(shí),超分辨率低劣的刻板印象在玩家群體中逐漸消失,此類技術(shù)贏得了更多玩家的青睞

然而若是以目前普遍接受的超分技術(shù)來比較,dlss3.0新帶入的幀生成技術(shù)帶來的爭議要大得多。



(圖源:NVDIA)

DLSS3與RTX40系列顯卡一同發(fā)布,它使用新硬件的光流加速器在兩幀之間額外生成一幀,實(shí)現(xiàn)了雙倍的幀數(shù)提升。但同時(shí)也引入了額外的延遲,不少玩家在使用超分辨率時(shí)抱怨增加的延遲嚴(yán)重影響了游戲手感,特別是在射擊類或者動(dòng)作類需要高精度反應(yīng)的游戲中顯得尤為突出。同時(shí)dlss3.0在超分模型上引入了超級性能擋位,能夠以720p分辨率基底上采樣至4k。

到了當(dāng)前最新的RTX50系顯卡,老黃也同步帶來了dlss4.0,這次將超分與超幀這兩方面進(jìn)行了完全重構(gòu)。



(圖源:NVDIA)

在超分方面,從cnn模型更換成了全新的Transformer模型,采用了更大的模型計(jì)算量,圖像生成的質(zhì)量得到了極大地提高。原先的性能擋位即可媲美cnn質(zhì)量檔,更高級的平衡檔和質(zhì)量檔甚至已經(jīng)超越了原生的畫面水準(zhǔn)。



(圖源:NVDIA)

超幀方案也從原先的光流方案升級到了新的AI生成模型,不僅生成速度加快,顯存占用降低,相比dlss3的方案顯著降低了延遲,還支持了最多4倍的幀數(shù)倍率。

在開啟超分超幀等所有方案后,各種頂級3a游戲大作都達(dá)到了恐怖的兩百多幀。



(圖源:NVDIA)

到了最新的一代,英偉達(dá)在ces展上給出了最新dlss4.5技術(shù),6X幀生成與第二代transformer模型的出現(xiàn),算是給本就成熟的AI圖形技術(shù)再度強(qiáng)化。

已經(jīng)離不開AI的游戲業(yè)界

游戲開發(fā)商們也對這些AI技術(shù)相當(dāng)重視。

對于他們而言,超分超幀技術(shù)的“反向應(yīng)用”可以大大地縮短開發(fā)周期與降低成本。

在游戲開發(fā)過程中,“優(yōu)化”一直是一個(gè)費(fèi)力不討好的工作,需要在資源受限的情況下去做減面、縮光影、砍畫質(zhì)等內(nèi)容極為耗時(shí)耗力。而有了此類技術(shù),則能夠通過AI輕松生成出高質(zhì)量的畫面與極高的幀數(shù)。



(圖源:NVDIA)

這當(dāng)然也相當(dāng)程度地影響了部分“守舊派”,對那些拒絕使用超分超幀的用戶來說,他們成了犧牲品。然而在這“時(shí)代車輪滾滾向前”的大潮中,此類人要么最終“真香”,要么孤注一擲,用著殘缺的顯卡性能體驗(yàn)游戲,尤其是當(dāng)前的顯卡價(jià)格的構(gòu)成早已不是單純的光柵化性能,AI、光追也在產(chǎn)品價(jià)格中占據(jù)了相當(dāng)一部分。

所以,積極擁抱未來技術(shù)既是理智的,也是不得不做出的選擇。如果能主動(dòng)選擇,這類技術(shù)甚至能讓曾經(jīng)的60系甜品卡,在2K乃至4K分辨率的最高畫質(zhì)下流暢運(yùn)行游戲。

未來的游戲形態(tài)?

當(dāng)下的dlss超分技術(shù)無論多么先進(jìn),目前更像是錦上添花,游戲的所有元數(shù)據(jù)依然需要大量的人工開發(fā),哪怕做到了99%,沒有剩下的那1%依然無法滿足需求。

同時(shí),這類技術(shù)并非沒有副作用,如同前文提到的模糊,延遲等問題,目前到最新的技術(shù)下依然沒有得到妥善地解決,超分帶來的畫面bug和超幀帶來的操作不跟手的問題依然存在。我們還需要等待技術(shù)的進(jìn)一步成熟。

近幾年還推出了一種完全由AI生成的游戲形式,雖然目前來說僅僅是個(gè)技術(shù)展示,甚至連正常游玩都做不到,但展望未來,或許由人工搭建的游戲與純AI游戲?qū)⑿邪l(fā)展。

當(dāng)下這個(gè)摩爾定律失效,制程工藝接近極限的時(shí)代,這類ai技術(shù)正在使用“曲線救國”的技術(shù)持續(xù)的更新迭代。

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3月,與雷科技報(bào)道團(tuán)一起,在巴塞羅那洞見AI落地新趨勢。



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