NVIDIA muestra avances para gráficos en tiempo real

 

Los Gráficos por Computadora y la Inteligencia Artificial son las piedras angulares de NVIDIA. Combinados, acercan a los creadores al objetivo de imágenes en 3D con calidad cinematográfica renderizadas en tiempo real.

 

En una serie de conferencias sobre gráficos este verano, la Investigación en NVIDIA está compartiendo un trabajo innovador en el path tracing en tiempo real y la creación de contenido, gran parte del cual se basa en técnicas de inteligencia artificial de vanguardia. Estos proyectos están abordando los problemas más difíciles sin resolver en gráficos con nuevas herramientas que avanzan el estado del arte en renderizado en tiempo real.

 

Uno de los objetivos es mejorar el realismo de la luz renderizada a medida que atraviesa materiales complejos como la piel o la niebla. Otro es ayudar a los artistas a convertir más fácilmente sus visiones creativas en modelos y escenas realistas.

 

Presentados en el SIGGRAPH 2021 de esta semana, así como en la reciente conferencia High-Performance Graphics y en el Eurographics Symposium on Rendering, estos avances de investigación destacan cómo las GPU NVIDIA RTX hacen posible ampliar las fronteras de los gráficos fotorrealistas en tiempo real.

 

La representación de imágenes fotorrealistas en tiempo real requiere una simulación precisa de la luz, modelando las mismas leyes que gobiernan la luz en el mundo físico. El enfoque más eficaz conocido hasta ahora, el path tracing, requiere recursos computacionales masivos pero puede ofrecer imágenes espectaculares.

 

La plataforma NVIDIA RTX, con hardware de ray tracing dedicado y Tensor Cores de alto rendimiento para una evaluación eficiente de los modelos de IA, está hecha a la medida de esta tarea. Sin embargo, todavía hay situaciones en las que la creación de imágenes renderizadas de alta fidelidad sigue siendo un desafío.

 

Ver la Luz: Path Tracing en Tiempo Real.

Para hacer una escena completamente realista, los creadores deben renderizar efectos de iluminación complejos como reflejos, sombras y neblina visible.

 

En una escena de bosque, la luz del sol moteada se filtra a través de las hojas de los árboles y se vuelve nebulosa entre las moléculas de agua suspendidas en el aire neblinoso. La reproducción de imágenes realistas en tiempo real de nubes, superficies polvorientas o neblina como ésta, alguna vez estuvo fuera de su alcance. Pero los investigadores de NVIDIA han desarrollado técnicas que a menudo calculan el efecto visual de estos fenómenos 10 veces más eficientemente.

 

El tigre en sí está iluminado por la luz del sol y sombreado por los árboles. A medida que avanza por el bosque, su reflejo es visible en el estanque de abajo. Iluminar este tipo de imágenes ricas con reflejos directos e indirectos puede requerir el cálculo de miles de rutas para cada píxel de la escena.

Es una tarea que requiere demasiados recursos para resolverla en tiempo real. Por eso, nuestro equipo de investigación creó un algoritmo de muestreo de ruta que prioriza las rutas de luz y los reflejos con mayor probabilidad de contribuir a la imagen final, renderizando imágenes 100 veces más rápido que antes.

 

IA del Tigre: Caché de Resplandor Neuronal.

Otro grupo de investigadores de NVIDIA logró un gran avance en la iluminación global con una nueva técnica llamada almacenamiento en caché de radiancia neuronal. Este método utiliza NVIDIA RT Cores para el ray tracing y Tensor Cores para la aceleración de la IA para entrenar una pequeña red neuronal en vivo mientras se renderiza una escena dinámica.

 

La red neuronal aprende cómo se distribuye la luz en la escena para que el cálculo del ray tracing pueda dirigirse a las trayectorias de luz más importantes. Evalúa más de mil millones de consultas de iluminación global por segundo cuando se ejecuta en una GPU NVIDIA GeForce RTX 3090, y muestra el denso pelaje del tigre con ricos detalles de iluminación que antes no se podían obtener con velocidades de cuadro interactivas.

 

Creación Perfecta de Texturas Resistentes.

A medida que los algoritmos de renderizado han progresado, es fundamental que el contenido 3D disponible se mantenga al día con la complejidad y la riqueza de las que son capaces los algoritmos.

 

Los investigadores de NVIDIA se están sumergiendo en esta área mediante el desarrollo de una variedad de técnicas que ayudan a los creadores de contenido en sus esfuerzos por modelar entornos 3D ricos y realistas. Un área de atención son los materiales con una rica complejidad geométrica, que pueden ser difíciles de simular con técnicas tradicionales.

 

El tejido de una camisa de polo, la textura de una alfombra o las briznas de hierba tienen características a menudo mucho más pequeñas que el tamaño de un píxel, lo que dificulta su almacenamiento y representación de manera eficiente. Los investigadores de NVIDIA están abordando esto con NeRF-Tex, un enfoque que utiliza redes neuronales para representar estos materiales desafiantes y codificar cómo responden a la iluminación.

 

Viendo el Bosque por los Árboles.

Los objetos geométricos complejos también varían en su apariencia dependiendo de qué tan cerca estén del espectador. Un árbol frondoso es un ejemplo: de cerca, hay un enorme detalle en sus ramas, hojas y corteza. Desde lejos, puede parecer poco más que una mancha verde.

 

Sería una pérdida de tiempo representar la corteza y las hojas detalladas de un árbol que está en el otro extremo del bosque en una escena. Pero al hacer zoom para un primer plano, el modelo debe ser lo más realista posible.

 

Este es un problema clásico en gráficos por computadora conocido como nivel de detalle. Los artistas a menudo se han visto agobiados por este desafío, modelando manualmente múltiples versiones de cada objeto 3D para permitir una representación eficiente.

 

Los investigadores de NVIDIA han desarrollado un nuevo enfoque que genera modelos simplificados automáticamente basados en un método de renderizado inverso. Con él, los creadores pueden generar modelos simplificados que están optimizados para parecer indistinguibles de los originales, pero con reducciones drásticas en su complejidad geométrica.

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