การอภิปรายล่าสุดเกี่ยวกับการใช้ WebGPU raytracing ได้จุดประกายให้เกิดการถกเถียงที่น่าสนใจเกี่ยวกับอนาคตของการเรนเดอร์กราฟิกแบบเรียลไทม์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับบทบาทที่เป็นไปได้ของปัญญาประดิษฐ์ในกราฟิกเกม ในขณะที่ raytracing ยังคงเป็นมาตรฐานสูงสุดสำหรับการจำลองแสงและการสะท้อนที่สมจริง ความต้องการด้านการประมวลผลที่สูงได้นำไปสู่ความสนใจที่เพิ่มขึ้นในทางเลือกที่ใช้ AI
สถานะปัจจุบันของ AI ในกราฟิกเกม
อุตสาหกรรมเกมได้นำ AI มาใช้สำหรับงานกราฟิกเฉพาะทางแล้ว โดยมีการใช้งานที่โดดเด่นอย่าง NVIDIA DLSS (Deep Learning Super Sampling) อย่างไรก็ตาม โซลูชันเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มความละเอียดและการเพิ่มประสิทธิภาพมากกว่าการจำลองแสงแบบเต็มรูปแบบ การใช้งาน AI ในกราฟิกเกมปัจจุบันส่วนใหญ่ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือเสริม โดยการลดนอยส์เป็นกรณีการใช้งานที่ประสบความสำเร็จอย่างมากในการปรับปรุงภาพที่เรนเดอร์ด้วย raytracing
เสน่ห์ของ ray tracing คือความสามารถในการเรนเดอร์แหล่งกำเนิดแสงและการสะท้อนที่ไม่ได้อยู่ในฉาก แล้วข้อมูลที่อัลกอริธึมใช้ในการวางตำแหน่งและวาดแสง เงา การสะท้อน ฯลฯ มาจากที่ใด?
การประยุกต์ใช้ AI ในกราฟิกเกมในปัจจุบัน:
- DLSS (การสุ่มตัวอย่างภาพด้วยการเรียนรู้เชิงลึก)
- การลดสัญญาณรบกวนด้วยระบบประสาทสำหรับภาพ raytraced
- การแปลงภาพ HDR
- การปรับขนาดภาพแบบอิงเวลา
ความท้าทายทางเทคนิคของการเรนเดอร์ด้วย AI
อุปสรรคสำคัญสำหรับโซลูชันการเรนเดอร์ด้วย AI คือการรักษาความต่อเนื่องเชิงเวลา - การรับประกันแสงที่สม่ำเสมอและแม่นยำในแต่ละเฟรมขณะที่ฉากเปลี่ยนแปลง แม้ว่าโมเดล AI อาจเก่งในการสร้างแสงที่สมเหตุสมผลสำหรับภาพนิ่ง แต่พวกมันยังคงมีปัญหากับฉากแบบไดนามิกที่ต้องติดตามและเรนเดอร์วัตถุและแหล่งกำเนิดแสงที่อยู่นอกจออย่างต่อเนื่อง ความท้าทายนี้เห็นได้ชัดเจนในสภาพแวดล้อมของเกมที่การเคลื่อนไหวและการโต้ตอบของผู้เล่นต้องการการปรับแสงและการสะท้อนแบบเรียลไทม์
ความท้าทายหลักสำหรับการเรนเดอร์ด้วย AI:
- ความต่อเนื่องเชิงเวลาในฉากที่มีการเคลื่อนไหว
- ความเร็วในการประมวลผลบนฮาร์ดแวร์สำหรับผู้ใช้ทั่วไป
- การแสดงผลวัตถุที่อยู่นอกหน้าจออย่างแม่นยำ
- ความต้องการหน่วยความจำสำหรับฉากที่ซับซ้อน
การแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพ
ตรงกันข้ามกับความคาดหวังเริ่มแรก โซลูชันการเรนเดอร์ด้วย AI ในปัจจุบันไม่ได้มีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับ raytracing แบบดั้งเดิม ในขณะที่ฮาร์ดแวร์เฉพาะทางได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ raytracing มาหลายทศวรรษ การรันโมเดล AI ที่ซับซ้อนอาจใช้ทรัพยากรการคำนวณเท่ากันหรือมากกว่า สิ่งนี้นำไปสู่แนวทางแบบผสมผสานที่ใช้ AI เพื่อเสริมแทนที่จะแทนที่เทคนิคการเรนเดอร์แบบดั้งเดิม
 |
|---|
| ภาพแสดงให้เห็นฉากศิลปะที่หลากหลาย เป็นสัญลักษณ์แทนเทคนิคการเรนเดอร์ต่างๆ ที่ใช้ในกราฟิกเกม เช่น การเรย์เทรซซิ่งแบบดั้งเดิม และวิธีการที่เพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI |
แนวโน้มในอนาคต
อุตสาหกรรมดูเหมือนจะกำลังมุ่งไปสู่แนวทางแบบผสมผสาน โดยใช้ตัวอย่าง raytracing ที่จำกัดร่วมกับเทคนิคการลดนอยส์และการเพิ่มความละเอียดที่ขับเคลื่อนด้วย AI โซลูชันแบบไฮบริดนี้ใช้ประโยชน์จากความแม่นยำของ raytracing ในขณะที่ใช้ AI เพื่อเติมเต็มช่องว่างและเพิ่มประสิทธิภาพ การวิจัยยังคงดำเนินต่อไปในด้านต่างๆ เช่น neural light fields และโมเดล AI เฉพาะทางสำหรับการเรนเดอร์กราฟิก ซึ่งบ่งชี้ถึงความก้าวหน้าที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
การอภิปรายที่กำลังดำเนินอยู่ชี้ให้เห็นว่าแม้ AI จะแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการเรนเดอร์กราฟิก แต่ปัจจุบันมีประสิทธิภาพมากที่สุดเมื่อใช้เสริมแทนที่จะแทนที่เทคนิคการเรนเดอร์แบบดั้งเดิม อนาคตอาจอยู่ที่การค้นหาความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างเทคโนโลยีเหล่านี้มากกว่าการมุ่งหาโซลูชันที่ใช้ AI ทั้งหมด