Perbincangan terkini mengenai pelaksanaan raytracing WebGPU telah mencetuskan perdebatan menarik tentang masa depan pemaparan grafik masa nyata, khususnya mengenai peranan berpotensi kecerdasan buatan dalam grafik permainan video. Walaupun raytracing terus menetapkan standard emas untuk pencahayaan dan pantulan realistik, keperluan pengkomputerannya telah membawa kepada minat yang semakin meningkat terhadap alternatif berasaskan AI.
Keadaan Semasa AI dalam Grafik Permainan
Industri permainan video telah menerima pakai AI untuk tugas-tugas grafik tertentu, dengan pelaksanaan yang ketara seperti DLSS ( Deep Learning Super Sampling ) oleh NVIDIA. Walau bagaimanapun, penyelesaian ini terutamanya memberi tumpuan kepada peningkatan skala dan pengoptimuman berbanding simulasi pencahayaan penuh. Penggunaan AI semasa dalam grafik permainan terutamanya berfungsi sebagai alat peningkatan, dengan pengurangan hingar menjadi kes penggunaan yang sangat berjaya untuk meningkatkan imej raytraced.
Keajaiban ray tracing adalah keupayaan untuk merender sumber cahaya dan pantulan yang tidak terdapat dalam pemandangan. Jadi dari manakah maklumat yang akan digunakan oleh algoritma untuk meletakkan dan melukis cahaya, bayang-bayang, pantulan, dan sebagainya?
Aplikasi AI Terkini dalam Grafik Permainan:
- DLSS (Pensampelan Super Pembelajaran Mendalam)
- Penyahderau neural untuk imej sinar terkesan
- Penukaran HDR
- Peningkatan skala temporal
Cabaran Teknikal Pemaparan Berasaskan AI
Halangan besar untuk penyelesaian pemaparan berasaskan AI adalah mengekalkan kesepaduan temporal - memastikan pencahayaan yang konsisten dan tepat merentasi bingkai apabila pemandangan berubah. Walaupun model AI mungkin cemerlang dalam menjana pencahayaan yang munasabah untuk imej statik, mereka menghadapi kesukaran dengan pemandangan dinamik di mana objek di luar skrin dan sumber cahaya perlu dikesan dan dipaparkan secara konsisten. Cabaran ini sangat ketara dalam persekitaran permainan di mana pergerakan dan interaksi pemain memerlukan pelarasan masa nyata untuk pencahayaan dan pantulan.
Cabaran Utama untuk Pemprosesan AI:
- Keseragaman temporal dalam adegan dinamik
- Kelajuan pemprosesan pada perkakasan pengguna
- Perwakilan tepat objek di luar skrin
- Keperluan memori untuk adegan kompleks
Keseimbangan Prestasi
Berbeza dengan jangkaan awal, penyelesaian pemaparan berasaskan AI pada masa ini tidak menawarkan kelebihan prestasi yang jelas berbanding raytracing tradisional. Walaupun perkakasan khusus telah dioptimumkan untuk raytracing selama beberapa dekad, menjalankan model AI yang kompleks boleh menjadi sama mahal, jika tidak lebih, dari segi pengkomputeran. Ini telah membawa kepada pendekatan hibrid di mana AI digunakan untuk meningkatkan dan bukannya menggantikan teknik pemaparan tradisional.
 |
|---|
| Imej ini menunjukkan pelbagai pemandangan artistik yang melambangkan pelbagai teknik penerapan yang digunakan dalam grafik permainan, seperti penyurihan tradisional dan kaedah yang dipertingkatkan dengan AI |
Prospek Masa Depan
Industri ini kelihatan bergerak ke arah pendekatan gabungan, menggunakan sampel raytracing terhad yang dipertingkatkan oleh teknik pengurangan hingar dan peningkatan skala yang dipacu AI. Penyelesaian hibrid ini memanfaatkan ketepatan raytracing sambil menggunakan AI untuk mengisi jurang dan mengoptimumkan prestasi. Penyelidikan berterusan dalam bidang seperti medan cahaya neural dan model AI khusus untuk pemaparan grafik, mencadangkan kemungkinan penemuan baharu pada masa hadapan.
Perbincangan yang berterusan menekankan bahawa walaupun AI menunjukkan potensi dalam pemaparan grafik, ia pada masa ini paling berkesan apabila melengkapi dan bukannya menggantikan teknik pemaparan tradisional. Masa depan mungkin terletak dalam mencari keseimbangan optimum antara teknologi ini berbanding mengejar penyelesaian berasaskan AI sepenuhnya.
Rujukan: Enjin raytracing perisian yang ditulis dalam WebGPU