Cuộc thảo luận gần đây về việc triển khai raytracing trên WebGPU đã làm dấy lên một cuộc tranh luận thú vị về tương lai của đồ họa render thời gian thực, đặc biệt tập trung vào vai trò tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong đồ họa game. Trong khi raytracing tiếp tục là tiêu chuẩn vàng cho ánh sáng và phản xạ chân thực, những đòi hỏi về mặt tính toán của nó đã dẫn đến sự quan tâm ngày càng tăng đối với các giải pháp thay thế dựa trên AI.
Hiện trạng của AI trong Đồ họa Game
Ngành công nghiệp game đã áp dụng AI cho các tác vụ đồ họa cụ thể, với những triển khai đáng chú ý như DLSS (Deep Learning Super Sampling) của NVIDIA. Tuy nhiên, những giải pháp này chủ yếu tập trung vào việc nâng cấp độ phân giải và tối ưu hóa hơn là mô phỏng ánh sáng hoàn toàn. Các ứng dụng AI hiện tại trong đồ họa game chủ yếu đóng vai trò như công cụ nâng cao, với việc khử nhiễu là một trường hợp sử dụng đặc biệt thành công để cải thiện hình ảnh raytraced.
Điều kỳ diệu của ray tracing là khả năng render các nguồn sáng và phản xạ không có trong khung cảnh. Vậy thông tin mà thuật toán sử dụng để đặt và vẽ ánh sáng, bóng đổ, phản xạ, v.v. đến từ đâu?
Ứng dụng AI hiện tại trong đồ họa game:
- DLSS (Siêu lấy mẫu học sâu)
- Khử nhiễu bằng mạng neural cho hình ảnh dò tia
- Chuyển đổi HDR
- Nâng cấp khung hình theo thời gian
Thách thức Kỹ thuật của Render dựa trên AI
Một rào cản đáng kể đối với giải pháp render dựa trên AI là việc duy trì sự nhất quán theo thời gian - đảm bảo ánh sáng nhất quán và chính xác giữa các khung hình khi cảnh thay đổi. Trong khi các mô hình AI có thể xuất sắc trong việc tạo ra ánh sáng hợp lý cho hình ảnh tĩnh, chúng gặp khó khăn với các cảnh động nơi các đối tượng và nguồn sáng ngoài màn hình cần được theo dõi và render một cách nhất quán. Thách thức này đặc biệt rõ ràng trong môi trường game, nơi chuyển động và tương tác của người chơi đòi hỏi điều chỉnh ánh sáng và phản xạ theo thời gian thực.
Những Thách Thức Chính cho Kỹ Thuật Render AI:
- Tính nhất quán thời gian trong các cảnh động
- Tốc độ xử lý trên phần cứng thông dụng
- Biểu diễn chính xác các đối tượng nằm ngoài màn hình
- Yêu cầu bộ nhớ cho các cảnh phức tạp
Sự đánh đổi về Hiệu năng
Trái với kỳ vọng ban đầu, các giải pháp render dựa trên AI hiện tại không mang lại lợi thế rõ ràng về hiệu năng so với raytracing truyền thống. Trong khi phần cứng chuyên dụng đã được tối ưu hóa cho raytracing trong nhiều thập kỷ, việc chạy các mô hình AI phức tạp có thể tốn kém không kém, thậm chí còn nhiều hơn về mặt tính toán. Điều này dẫn đến một phương pháp tiếp cận kết hợp, trong đó AI được sử dụng để nâng cao hơn là thay thế các kỹ thuật render truyền thống.
 |
|---|
| Hình ảnh thể hiện các cảnh nghệ thuật đa dạng, tượng trưng cho các kỹ thuật render khác nhau được sử dụng trong đồ họa game, như dò tia truyền thống và phương pháp tăng cường bởi AI |
Triển vọng Tương lai
Ngành công nghiệp dường như đang hướng tới một phương pháp tiếp cận kết hợp, sử dụng các mẫu raytracing giới hạn được nâng cao bởi các kỹ thuật khử nhiễu và nâng cấp độ phân giải dựa trên AI. Giải pháp lai này tận dụng độ chính xác của raytracing trong khi sử dụng AI để lấp đầy khoảng trống và tối ưu hóa hiệu năng. Nghiên cứu tiếp tục trong các lĩnh vực như neural light fields và các mô hình AI chuyên biệt cho render đồ họa, cho thấy khả năng đột phá trong tương lai.
Cuộc thảo luận đang diễn ra nhấn mạnh rằng mặc dù AI thể hiện tiềm năng trong render đồ họa, hiện tại nó hiệu quả nhất khi bổ sung hơn là thay thế các kỹ thuật render truyền thống. Tương lai có thể nằm ở việc tìm ra sự cân bằng tối ưu giữa các công nghệ này thay vì theo đuổi một giải pháp hoàn toàn dựa trên AI.