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Nvidia 차세대 DLSS는 AI를 활용, 게임 내 텍스처, 캐릭터 및 개체를 처음부터 생성할 수 있습니다

심심해 125.♡.200.205

2024.06.24 13:37

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Nvidia 차세대 DLSS는 AI를 활용, 게임 내 텍스처, 캐릭터 및 개체를 처음부터 생성할 수 있습니다.

완전한 AI 신경망 렌더링에 대한 Nvidia의 비전을 향한 한 걸음

Nvidia의 Jensen Huang은 1조 달러 규모의 GPU 회사가 향후 DLSS( Deep Learning Super Sampling ) 반복을 통해 무엇을 계획하고 있는지 살짝 엿보았습니다.

Computex 2024( More Than Moore 보고 ) 의 Q&A 세션에서 Huang은 DLSS 관련 주제에 대해 답변하면서 미래에는 생성된 텍스처와 순수하게 AI를 통해 생성될 객체를 보게 될 것이라고 말했습니다. Huang은 또한 AI NPC도 순수하게 DLSS를 통해 생성될 것이라고 말했습니다.

DLSS로 게임 내 자산을 생성하면 RTX GPU의 게임 성능을 높이는 데 도움이 됩니다. 텐서 코어로 전송된 작업은 셰이더(CUDA) 코어에 대한 수요를 줄여 리소스를 확보하고 프레임 속도를 높입니다. Huang은 DLSS가 오늘날의 DLSS 업스케일 프레임과 유사하게 텍스처와 객체를 스스로 생성하고 객체 품질을 향상시키는 것을 보고 있다고 설명합니다.

우리는 DLSS 기술의 다음 반복에 어느 정도 가까워질 수 있습니다. Nvidia는 이미 훈련된 AI 신경망을 고려하여 현대 게임과 유사한 비디오 메모리(VRAM) 요구 사항을 유지하면서 텍스처 품질을 크게 향상시키는 새로운 텍스처 압축 기술을 개발하고 있습니다. 기존 텍스처 압축 방법론은 압축 비율이 8배로 제한되어 있지만 Nvidia의 새로운 신경망 기반 압축 기술은 최대 16배 비율까지 텍스처를 압축할 수 있습니다.

이 기술은 DLSS를 통한 향상된 객체 이미지 충실도에 대한 Huang의 논의에 적용되어야 합니다. 게임 내 개체는 3D 공간에 싸인 텍스처일 뿐이므로 이 텍스처 압축 기술은 필연적으로 텍스처 품질을 향상시킵니다.

Huang의 향후 DLSS 반복에서 더욱 흥미로운 측면은 게임 내 자산 생성입니다. Nvidia의 DLSS 3 프레임 생성 기술이 향상되어 실제 프레임 사이에 프레임을 생성하여 성능을 향상시킵니다.

자산 생성은 DLSS 3 프레임 생성을 뛰어넘는 단계로, DLSS를 통해 처음부터 게임 내 자산이 완전히 생성됩니다. (DLSS는 게임 세계에서 자산을 어디에 배치해야 하는지, 어떤 자산을 렌더링해야 하는지 알려줘야 하지만, 자산은 처음부터 완전히 생성(생성)됩니다.)

Huang은 NPC를 둘러싼 DLSS의 미래에 대해서도 논의했습니다. Huang은 DLSS가 게임 내 자산을 생성할 것으로 예상할 뿐만 아니라 DLSS가 NPC를 생성하는 것도 구상하고 있습니다. 그는 비디오 게임에 존재하는 여섯 사람의 예를 들었습니다. 6개 중 2개는 실제 캐릭터이고 나머지 4개는 전적으로 AI에 의해 생성되었습니다.

2023년에 시연된 Nvidia ACE 에 대한 콜백입니다. ACE는 NPC에 생명을 불어넣도록 설계된 게임 내 LLM으로, 게임 내 다른 캐릭터의 사용자 상호 작용과 연계하여 고유한 대화와 응답을 제공합니다. Nvidia는 ACE(또는 미래의 형태)가 PC 게임에서 중요한 역할을 하고 DLSS의 필수적인 부분이 될 것이라고 믿습니다.

DLSS의 미래 기능에 대해 들어본 것은 이번이 처음이 아닙니다. 이 기술 대기업은 PC 게임의 미래가 기존의 3D 그래픽 렌더링을 대체하여 전적으로 AI를 통해 렌더링될 것으로 기대한다고 공표한 바 있습니다. 당장 게임 내 특정 에셋을 생성하는 것은 엔비디아가 꿈꾸는 AI 기반의 미래를 향한 한 걸음입니다.